Joint mechanical properties estimation with a novel EMG-based knee rehabilitation robot: A machine learning approach

Bamdad, Mahdi; Mokri, Chiako; Abolghasemi, Vahid

doi:10.1016/j.medengphy.2022.103933

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“…La rodilla típicamente posee movimientos dentro de los cuales se incluyen principalmente la flexión y la extensión (Grinberg et al, 2020;Muniz Medeiros et al, 2021). Además de estos, la rodilla también puede experimentar movimientos de rotación, tanto interna como externa (Bamdad et al, 2022;Domínguez-Navarro et al, 2018). Aunque menos frecuentes, los movimientos de aducción y abducción también son posibles en la rodilla, aunque típicamente no se consideran en el análisis cinemático de esta articulación (Bargir et al, 2023).…”

Section: Contexto Y Relevanciaunclassified

“…Durante los procedimientos clínicos de rehabilitación, se llevan a cabo ejercicios específicos de estiramiento y flexión. Estos ejercicios están diseñados para reforzar la robustez y la capacidad de resistencia de los ligamentos, músculos y tendones que componen la complicada anatomía de la rodilla (Bamdad et al, 2022). El objetivo primordial es lograr un notable incremento en la capacidad que poseen los pacientes para moverse.…”

Section: Introduciónunclassified

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Desarrollo y evaluación de un exoesqueleto de rodilla: Innovación terapéutica para rehabilitación efectiva y accesible

Albán-Galárraga,

Jaque-Puca,

Muyulema Allaica

et al. 2024

TRJ

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El exoesqueleto motorizado es un robot portátil que puede proporcionar movimiento asistido por energía para el cuerpo humano. La investigación se planteó dos hitos objetivos: a) realizar el diseño y la fabricación de un prototipo de exoesqueleto para la rehabilitación de la rodilla utilizando fabricación aditiva (FDM) y b) evaluar el prototipo de exoesqueleto desarrollado como innovación terapéutica para la rehabilitación efectiva y accesible de rodilla. El método adoptó un enfoque experimental y cualitativo para la conceptualización y producción de un prototipo fabricado mediante FDM, destinado a replicar movimientos de extensión y flexión en un rango angular de 0° a 90°. El prototipo estuvo compuesto por una estructura metálica ajustable a diferentes alturas, con soportes de muslo y tibia. Se uso poliácido láctico (PLA) como material de manufactura 3D. Las dimensiones se determinaron utilizando tablas antropométricas Acopla95, para una población de 20 a 39 años. Para el seguimiento de las rutinas de rehabilitación, se creó una aplicación móvil que permitió ingresar datos como ángulo de flexión, número de series, repeticiones, tiempos de espera y tres velocidades de movimiento, la primera al 1% (35 grados/min), la segunda al 50% (70 grados/min) y la tercera al 100% (135 grados/min). El estudio reveló que el prototipo logra una precisión del 98% en la ejecución del ángulo de flexión deseado, con una variación máxima de 3 grados para un ángulo de 90 grados y 1 grado para otras medidas específicas.

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Section: Contexto Y Relevanciaunclassified

Section: Introduciónunclassified

Desarrollo y evaluación de un exoesqueleto de rodilla: Innovación terapéutica para rehabilitación efectiva y accesible

Albán-Galárraga,

Jaque-Puca,

Muyulema Allaica

et al. 2024

TRJ

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“…Adaptive rehabilitation situations and fatigue can be better understood with the application of ML-based models [60]. Appropriate EMG feature selection can improve the classification accuracy and lead to the performance increment in therapies [61,62]. The application of EMG and ML to physical therapy and rehabilitation improves treatment programs' efficacy, precision, and personalization, which in turn leads to better patient outcomes and experiences during the healing process.…”

Section: Rehabilitation and Physical Therapymentioning

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An Introduction to Electromyography Signal Processing and Machine Learning for Pattern Recognition: A Brief Overview

Ojha

2023

Extsv. Rev.

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Electromyography (EMG) is about studying electrical signals from muscles and can provide a wealth of information on the function, contraction, and activity of your muscles. In the field of EMG pattern recognition, these signals are used to identify and categorize patterns linked to muscle activity. Various machine learning (ML) methods are used for this purpose. Successful detection of these patterns depends on using effective signal-processing techniques. It is crucial to reduce noise in EMG for accurate and meaningful information about muscle activity, improving signal quality for precise assessments. ML tools such as SVMs, neural networks, KNNs, and decision trees play a crucial role in sorting out complex EMG signals for different pattern recognition tasks. Clustering algorithms also help analyze and interpret muscle activity. EMG and ML find diverse uses in rehabilitation, prosthetics, and human-computer interfaces, though real-time applications come with challenges. They bring significant changes to prosthetic control, human-computer interfaces, and rehabilitation, playing a vital role in pattern recognition. They make prosthetic control more intuitive by understanding user intent from muscle signals, enhance human-computer interaction with responsive interfaces, and support personalized rehabilitation for those with motor impairments. The combination of EMG and ML opens doors for further research into understanding muscle behavior, improving feature extraction, and advancing classification algorithms.

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Robot assisted knee joint RoM exercise: A PID parallel compensator architecture through impedance estimation

Akhtaruzzaman,

Shafie,

Khan

et al. 2024

Cognitive Robotics

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Joint mechanical properties estimation with a novel EMG-based knee rehabilitation robot: A machine learning approach

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Desarrollo y evaluación de un exoesqueleto de rodilla: Innovación terapéutica para rehabilitación efectiva y accesible

Desarrollo y evaluación de un exoesqueleto de rodilla: Innovación terapéutica para rehabilitación efectiva y accesible

An Introduction to Electromyography Signal Processing and Machine Learning for Pattern Recognition: A Brief Overview

Robot assisted knee joint RoM exercise: A PID parallel compensator architecture through impedance estimation

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