INTERFACES E ESTRATÉGIAS DE CONTROLE BASEADAS EM MACHINE LEARNING APLICADAS A UM EXOESQUELETO DE BRAÇO PARA
REABILITAÇÃO MOTORA
Nome: EDUARDO ANTONIO FRAGOSO DIAS
Data de publicação: 17/09/2024
Banca:
Nome |
Papel |
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| CLAYSSON BRUNO SANTOS VIMIEIRO | Examinador Externo |
| RAFHAEL MILANEZI DE ANDRADE | Presidente |
| TEODIANO FREIRE BASTOS FILHO | Examinador Interno |
Resumo: O Acidente Vascular Cerebral (AVC) é uma das principais causas de incapacidade adquirida no mundo, com aproximadamente 80% dos sobreviventes convivendo com incapacidades permanentes. A recuperação da funcionalidade do membro superior é particularmente desafiadora, com apenas cerca de 50% dos pacientes conseguindo recuperar algum uso funcional após o AVC. Neste contexto, a fisioterapia e a terapia ocupacional são essenciais, mas a reabilitação robótica surge como uma alternativa promissora para potencializar os resultados terapêuticos. Por outro lado, a funcionalidade dessas novas terapias estão
diretamente atreladas às interfaces e estratégias de controle aplicadas na interação do paciente com o dispositivo robótico. Assim, este trabalho investiga o desenvolvimento e a aplicação de estratégias de controle e interfaces em um exoesqueleto de braço destinado à reabilitação neuromotora de pacientes pós-AVC. Foram exploradas diferentes estratégias que utilizam a eletromiografia de superfície (sEMG, do inglês, surface electromyography) para identificar a intenção de movimento do paciente e estratégias operadas pelo fisioterapeuta, aplicadas a um exoesqueleto de membro superior. Além disso, foi implementado um
protocolo de reabilitação com uma interface baseada em um controle de trajetória assistivo. Os resultados indicam melhorias significativas na reabilitação, destacando a eficácia de incorporar tecnologias robóticas avançadas no processo de recuperação neuromotora, proporcionando uma abordagem mais eficaz e adaptada às necessidades individuais dos pacientes.
Palavras-chaves: exoesqueleto, reabilitação, eletromiografia, interfaces de controle
