Resumo: Muitos estudos na área de engenharia biomédica e de ciências da saúde têm buscado a área de aprendizado de máquina para desenvolver métodos que sejam capazes de identificar padrões em diferentes conjuntos de dados. Apesar de extinta em muitos países do primeiro mundo, a hanseníase ainda é uma doença que atinge uma grande parte da população de países como Índia e Brasil. Nesse contexto, esse artigo visa a criação de um método que possibilite futuramente entender como a hanseníase afeta o músculo orbicular da boca utilizando a eletromiografia de superfície e o classificador Máquina Vetores de Suporte. Palavras-chave:Hanseníase, eletromiografia, classificador, Máquina Vetores de Suporte. Abstract: A number of studies in the areas of Biomedical Engineering and Health Sciences have employed machine learning tools to develop methods capable of identifying patterns in different sets of data.Despite its extinction in many countries of the developed world, leprosy is still a disease that affects a huge part of the population in countries such as India and Brazil. In this context, this research proposes to develop a method that makes it possible to understand in the future how leprosy affects the muscles of the mouth using electromyography and the classifier support vector machine.

FMEAN -Frequência média FN -Falso negativo FP -Falso positivo FPEAK -Frequência de pico FuzEn -Entropia fuzzy HY -Hoehn and Yahr KNN -K Nearest Neighbour MAV -Valor médio absoluto MAVFD -Primeira diferença do valor médio absoluto MAVSD -Segunda diferença do valor médio absoluto