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Sistema embebido de detección de intención de movimiento basado en sEMG para la rehabilitación inteligente de pacientes post-ictus

Embedded movement intention detection system based on sEMG for the smart rehabilitation of post-stroke patients

dc.contributorMéndez Chaves, Diego
dc.contributorColorado Montaño, Julian David
dc.contributorParra Rodriguez, Carlos Alberto
dc.contributorGerlein Reyes, Eduardo Andrés
dc.contributor00020142065
dc.contributor00020142065
dc.creatorGomez Bautista, Andres David
dc.date2025-07-22T21:47:54Z
dc.date2025-07-22T21:47:54Z
dc.date2025-07-11
dc.date.accessioned2025-10-30T13:27:44Z
dc.date.available2025-10-30T13:27:44Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10554/70475
dc.identifierinstname:Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifierrepourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/181960
dc.descriptionLa electromiografía de superficie (sEMG) se ha consolidado como una herramienta indispensable para la interpretación de movimientos de la mano, especialmente en el contexto de la rehabilitación post-ACV. Este estudio presenta un sistema integrado en dispositivo diseñado para el reconocimiento de seis gestos manuales distintos a partir de se˜nales sEMG, lo que permite el control en tiempo real de dispositivos de asistencia livianos. El conjunto de datos utilizado se desarrolló a partir de registros sEMG de 40 participantes sanos. Se implementó una extensa canalización de ingeniería de características para extraer información relevante en los dominios del tiempo y la frecuencia, al tiempo que se reducía la dimensionalidad. Se entrenaron dos modelos de aprendizaje automático, una red neuronal y un bosque de ensamblado, y se desplegaron posteriormente utilizando técnicas de TinyML en un dispositivo con recursos limitados de hardware. El sistema embebido es capaz de realizar inferencias en tiempo real dentro de estrictas restricciones de energía, memoria y latencia. La evaluación de los modelos incluyó pruebas en el borde y experimentación en tiempo real con sujetos humanos utilizando el sistema embebido, con el fin de medir el desempeño bajo condiciones operativas realistas. Los resultados confirman la viabilidad de integrar aprendizaje automático en dispositivos de rehabilitaci´on, allanando as´ı el camino hacia ayudas de movilidad manual autónomas y fáciles de usar en el proceso de recuperación de personas con secuelas de ACV.
dc.descriptionProyecto iREHAB
dc.descriptionSurface electromyography (sEMG) has emerged as an indispensable tool for the interpretation of hand movements, especially in the context of post-stroke rehabilitation. This study introduces an on-device framework designed for the recognition of six distinct hand gestures utilizing sEMG signals, thereby facilitating real-time control of lightweight assistive devices. The dataset employed was developed from sEMG recordings of 40 healthy participants. An extensive feature engineering pipeline was implemented to extract informative features from the time and frequency domains while simultaneously reducing dimensionality. Two machine learning models, namely a neural network and a bagged forest, were trained and subsequently deployed using TinyML techniques on a hardware characterized by limited resources. The embedded system is capable of supporting real-time inference within stringent constraints of energy, memory, and latency. Model evaluation encompassed both edge testing and real-time experimentation with human subjects using the embedded system to measure performance under realistic operational conditions. The findings affirm the practicality of embedding machine learning within rehabilitation devices, thereby paving the way for autonomous, user-friendly hand mobility aids in the recovery process for post-stroke individuals.
dc.descriptionMagíster en Ingeniería Electrónica
dc.descriptionMaestría
dc.description0000-0001-5429-5105
dc.formatPDF
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/zip
dc.languagespa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana
dc.publisherMaestría en Ingeniería Electrónica
dc.publisherFacultad de Ingeniería
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectIngeniería de características
dc.subjectReconocimiento de gestos
dc.subjectTiempo real
dc.subjectTinyML
dc.subjectFeature engineering
dc.subjectGesture recognition
dc.subjectReal-time
dc.subjectTinyML
dc.subjectMaestría en ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subjectClasificación automática
dc.subjectLenguaje corporal
dc.subjectGesto
dc.titleSistema embebido de detección de intención de movimiento basado en sEMG para la rehabilitación inteligente de pacientes post-ictus
dc.titleEmbedded movement intention detection system based on sEMG for the smart rehabilitation of post-stroke patients
dc.typehttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.typeTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis


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