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BANCO DE PRUEBAS DE ELECTROMIOGRAFIA
ELECTROMIOGRAPHY TEST BANK
Ing. Aldemar Fonseca Velásquez. Dayana Valeria Martínez Paucar.** Rodrigo Andrés Melo Giraldo. ***
Resumen: Este proyecto se realizo con el fin de solucionar la problemática que se vive en
la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, ante la falta de estudio de las señales
electromiográficas, por esto se desarrollo un banco de pruebas para este tipo de señales
cuyo objetivo principal es su análisis y aplicación al control de un brazo robótico, este banco
de pruebas se desarrollo en primera fase con el diseño de los circuitos necesarios para la
correcta lectura de los biopotenciales generados por el movimiento de los músculos del
miembro superior, en segunda fase se elaboró un estudio de la fisiología muscular con el fin
de conocer los músculos encargados de cada movimiento y posicionar lo electrodos de la
manera correcta, por ultimo se diseño un algoritmo encargado de procesar estas señales,
para poder ser visualizadas en una interfaz grafica y a su vez dar movimiento al brazo
robótico. Como resultado se obtuvo un circuito capaz de captar las señales
electromiográficas, siendo procesadas por un microcontrolador PSoc el cual se encarga de
generar el movimiento del brazo robótico cuando el paciente lo realiza, teniendo la posibilidad
el paciente de visualizar por medio de una interfaz gráfica diseñada en LabVIEW las señales
obtenidas de su biopotencial.
Ingeniero electrónico, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Colombia. Maestría en Ingeniería
Biomédica, Universidad Nacional de Colombia, Colombia. Lugar de trabajo: Universidad Distrital Francisco José
de Caldas, Colombia. Correo electrónico personal e institucional e-mail: [email protected] **
Estudiantes de tecnología en electrónica, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Colombia. Afiliación institucional: Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Colombia. Correo electrónico personal e institucional e-mail: [email protected] ***
Estudiantes de tecnología en electrónica, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Colombia. Afiliación
institucional: Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Colombia. Correo electrónico personal e institucional e-mail: [email protected]
Palabras clave: Electromiografía, Brazo robótico, Fisiología, Interfaz gráfica, Adquisición.
Abstract: This project was carried out in order to solve the problem that is experienced
in the Francisco José de Caldas District University, given the lack of study of
electromyographic signals, so a test bench was developed for this type of signals
whose main objective is its analysis and application to the control of a robotic arm, this
test bench was developed in the first phase with the design of the necessary circuits for
the correct reading of the biopotentials generated by the movement of the muscles of
the upper limb, in the second phase it was developed A study of muscular physiology
in order to know the muscles in charge of each movement and position the electrodes
in the correct way, finally a controller algorithm of these signals was designed, to be
visualized in a graphical interface and in turn give robotic arm movement. As a result, a
circuit capable of capturing the electromyographic signals was obtained, being
processed by a PSoc microcontroller which is responsible for generating the movement
of the robotic arm when the patient performs it, the patient being able to visualize
through a graphical interface printed in LabVIEW the signals obtained from its
biopotential.
Key Words: Electromyography, Robotic arm, Physiology, Graphic interface, Acquisition
1. Introducción
En este artículo se presentan los resultados del proyecto cuyo objetivo principal fue
desarrollar un módulo de pruebas para el estudio de las señales electromiográficas, su
análisis y posibilidades de aplicación. Un ejemplo de estas, son las prótesis
electromiográficas ya que en Colombia según un censo realizado por el DANE
aproximadamente 60.737 personas poseen problemas de discapacidad en sus extremidades
superiores [1].
Por lo tanto, el objetivo de este proyecto consistió en realizar un banco de pruebas para
electromiografía donde se pueda estudiar y dar una aplicación a estas señales, de esta
manera concientizar y motivar a los estudiantes a realizar proyectos donde se aprovechen
las señales de biopotenciales para aportar al mejoramiento de la vida de las poblaciones
vulnerables y de igual manera se innove la industria colombiana aprovechando esta clase de
tecnología en otras aplicaciones.
2. Marco Teórico
2.1. Tipos de músculos
Nuestro cuerpo tiene tres tipos de músculos cada uno con una función importante para el
correcto funcionamiento de nuestro cuerpo, estos son:
• Músculo esquelético: Músculos de acción voluntaria, regulados y controlados por el sistema
nervioso central, y a través del mecanismo motoneurona-placa motora movilizan la estructura
esquelética, generando todos los movimientos del cuerpo.
• Músculo liso: También llamados músculos involuntarios, que no son regulados por nuestro
nivel de control consciente.
Mediante sus acciones de contracción-relajación alternadas, regulan y distribuyen el flujo
sanguíneo, así como, por ejemplo, logran movilizar bolos alimenticios en el tracto digestivo, o
hacen fluir y emitir orina en la vía urinaria.
• Músculo cardíaco: también es un músculo involuntario que se encuentra solo en el corazón.
Las fibras musculares cardiacas se contraen todas juntas, lo que genera suficiente fuerza
para bombear la sangre a través de todo el cuerpo. [2]
En este proyecto nos enfocaremos en los músculos esqueléticos ya que son los involucrados
en el movimiento de las extremidades superiores.
2.2. El potencial de acción
Las células presentan una electronegatividad en su interior respecto del medio externo
debido a la concentración iónica, formando una despolarización de la membrana lo cual
causa el potencial de acción, evidenciado por la diferencia rápida de voltaje de −80 mV a 30
mV (Figura 1.5). Este fenómeno eléctrico monopolar es revertido inmediatamente por la
salida de Na del interior de la membrana, ocasionando la fase de repolarización, la cual es
seguida por la fase de hiperpolarización. A partir del extremo de las placas motoras, el
potencial de acción se extiende a lo largo de la fibra muscular en ambas dimensiones y al
interior de la misma a través de un sistema tubular.
Figura 1. Diferencial de potencial de acción. [3]
Esta excitación conduce al lanzamiento de los iones de calcio en el espacio intracelular. Los
procesos químicos ligados (Fenómenos conjuntos de característica electromecánica)
producen un acortamiento de los elementos contráctiles de la célula del músculo. Esta
excitación y contracción están altamente correlacionadas (aunque las excitaciones débiles
pueden existir sin dar lugar a una contracción). Desde un punto de vista práctico, se puede
asumir este fenómeno de manera normal en un músculo sano [4].
2.2. Electromiografía
La electromiografía es el registro de la actividad eléctrica generada por el músculo liso o
estriado ya sea de manera voluntaria o inconsciente. El EMG registra las variaciones de
voltaje que generan las fibras musculares como resultado de la despolarización de las
membranas celulares durante la contracción (potencial de acción). [4]
En una contracción muscular voluntaria la fuerza es modulada por una serie de cambios en
la frecuencia de la actividad de las unidades motoras (UMs), es decir, que la frecuencia de
disparo de los potenciales de las UMs depende de la fuerza aplicada y la velocidad de
contracción muscular. El espectro de frecuencia de las unidades motoras durante una
contracción muscular voluntaria o (MVC) puede apreciarse en la Figura 2, se puede observar
que la mayor cantidad de actividad electromiográficas está presente alrededor de los 50Hz.
En una contracción del musculo esquelético, los rangos de potenciales van desde los 50μV
hasta los 5mV. [5]
Figura 2. Principales frecuencias de las señales electromiográficas. [5]
2.2.1. Electromiografía superficial
La electromiografía de superficie o SEMG es una técnica que se basa en el uso de
electrodos superficiales; estos electrodos son colocados directamente sobre la piel del
musculo del cual se quiere obtener información. La SEMG tiene la peculiaridad de que los
registros obtenidos mediante ella muestran actividad poblacional de las unidades motoras,
esto es debido a que los electrodos, al estar en la superficie del musculo, no son capaces de
captar la señal de una sola unidad motora, sino que, por el contrario, captan la información
de varias UMs. [5]
2.3. Microcontrolador Psoc 5LP
Este microcontrolador es un sistema con varias características integradas en un mismo chip,
se compone además de circuitos digitales y analógicos configurables, una CPU y un sistema
de enrutamiento programable y de interconexión. Los bloques analógicos están compuestos
por un condensador interruptor (switch capacitor), amplificador operacional (op-amp), y un
comparador.
Cuenta con un oscilador de Máximo 67MHz, 84 MIPS con 1 ADC DeltaSigma (12 a 20 bits),
2 ADCs SAR (12 bits),192 ksps de 12 bits, 1 Msps de 12 bits, 4 DACs de 8 bits y bloques de
filtros digitales. Sus sistemas de comunicación son FS USB 2.0, I2C, SPI, UART, LIN, I2S. [6]
Figura 3. PSoc 5lp [7]
3. Desarrollo del proyecto
3.1. Adquisición de las señales electromiográficas
3.1.1. Pre amplificación
Teniendo en cuenta que las señales electromiográficas están en el rango de los 50uV y los
5mV es necesario hacer una pre amplificación de estas señales, para esto se utilizó un
amplificador de instrumentación AD620 [8], ya que una de sus aplicaciones mas comunes es
la instrumentación medica en las que se encuentra la electrocardiografía y electromiografía.
Figura 4. Amplificador de instrumentación AD620 [8]
Este Amplificador de instrumentacion cuenta con una ganancia de 1 a 10000, la cual se
consigue modificado la resistencia RG, aplicando la Ecucacion (1). Remplazando RG por dos
resistencias en serie de 100 ohmios cada una, de esta manera obtenemos una ganancia de
248 con la cual el amplificador responde correctamente sin presentar saturaciones.
(1)
Para obtener una mejor respuesta de las señales EMGs se utilizo el circuito de pierna
derecha recomendado para la obtencion de biopotenciales, el cual consiste en un buffer
seguidor entre las resistencias de la ganancia y un amplificador inversor a su salida como
referencia.
Figura 5. Circuito preamplificador [Fuente propia]
3.1.2. Filtrado
Ya que la señal resultante de la pre amplificación contiene ruido proveniente de diversos
factores como lo son el movimiento de los cables que se encuentra en una frecuencia de 0 a
15 Hz, la señal de la red eléctrica que se encuentran en una frecuencia de 60 Hz, el contacto
con la piel y otros biopotenciales diferentes a la EMG como lo son las señales
electrocardiográficas, es necesario realizar una etapa de filtrado en la que se excluya estas
señales no deseadas y así obtener una señal EMG lo más pura posible.
3.1.2.1. Filtro pasa altas
Para eliminar el ruido del movimiento de los cables se utilizo un filtro pasa altas de segundo
orden con configuración Butterworth diseñado por Irving Cifuentes en su trabajo de grado [5],
este filtro permite pasar las frecuencias mayores a 20 Hz y se diseñó utilizando la Ecuación
(2). Dando una ganancia de 1.58 con la Ecuación (3).
(2)
(3)
Para lograr una frecuencia de corte en 20 Hz se utilizo un condensador de 100uF obteniendo
una resistencia R6 y R8 de 82k ohmios. Para conseguir una ganancia de 1.58 se reemplazó
en la Ecuación (3) R7=33K y R9=56K.
Figura 6. Filtro pasa altas con Fc=20 Hz [Fuente propia]
3.1.2.2. Filtro pasa bajas
Como las señales EMGs se encuentra en el rango de 20 a 500Hz se debe eliminar todas las
señales mayores a 500Hz para esto se diseño un filtro pasa bajas de segundo orden
configuración Butterworth siguiendo las ecuaciones del diseño de filtros activos [9] con una
ganancia de 1.
√ (4)
Asumiendo C1=C2=C3=100nF y despejando en la Ecuación (4) se obtiene una
R=4.5k=R1=R3 y R4=2R
Figura 7. Filtro pasa bajas con Fc=500Hz [Fuente propia]
3.1.2.3. Filtro Notch o elimina banda
Sabiendo que la red eléctrica con la que se alimentan los circuitos tienen una frecuencia de
60Hz es importante eliminar este ruido, para esto se utilizó un filtro Notch diseñado con el
software FilterPro de Texas Instruments [10] el cual permite seleccionar el orden del filtro, el
tipo de configuración y la ganancia. En este caso se selecciono un filtro Notch de orden 4 con
topología SallenKey, configuracion Chebyshev y frecuencia de corte de 60Hz.
Figura 8. Filtro Notch con Fc=60Hz diseñado en FilterPro [Fuente Propia]
Este software nos permite ver la respuesta en frecuencia del filtro en dB como el
comportamiento en fase y graficarlo como se ve en la Figura 7.
Figura 9. Comportamiento del filtro Notch en frecuencia [Fuente Propia]
3.1.3. Amplificación
Esta etapa se realizo con el fin de amplificar la señal EMG libre de ruido, se utilizo un
amplificador inversor aplicando la Ecuación (5) para obtener la ganancia.
(5)
Reemplazando R6=82K y R7=10K se tiene una ganancia de 8.2.
Para el montaje de este circuito se utilizo el Amplificador operacional TL074 donde la entrada
de la amplificación es la salida de los filtros.
Figura 10. Etapa de amplificación [Fuente Propia]
3.1.4. Rectificación
La señal EMG resultante de los anteriores circuitos posee un componente AC y ya que esta
señal va a ser procesada por un microcontrolador Psoc 5lp el cual solo recibe voltajes
positivos en su entrada analógica es necesario eliminar el componente negativo por lo que se
utilizo un rectificador de precisión de onda completa.
Este circuito consta de dos etapas, la primera etapa es constituida por un rectificador de
precisión de media onda, mientras que la segunda etapa consiste en un circuito sumador
[11]. Para que la ganancia del circuito sea 1 las resistencias R1, R2, R3 y R5, deben ser
iguales y R4 se halla utilizando la Ecuación (6).
(6)
Para este circuito se utilizaron dos diodos de silicio 1N4148 y se seleccionó R=12k Ohmios
de esta manera R4 es igual a 6k Ohmios.
Figura 11. Rectificador de onda completa de precisión [Fuente Propia]
3.1.5. Saturador
Como elemento de protección para la entrada analógica del Microcontrolador Psoc 5LP se
diseñó un circuito saturador el cual consiste en un amplificador operacional funcionando
como circuito seguidor, pero con una alimentación de +5 y -5 Voltios con el fin de que la
señal EMGs nunca sobrepase los 5 Voltios y ocasione un daño en el microcontrolador.
Figura 12. Circuito saturador [Fuente propia]
3.2. Estudio de la fisiología muscular y ubicación de los electrodos
Para la correcta lectura de las señales EMGs se debe considerar la correcta ubicación de los
electrodos por lo que se realizó un estudio de la fisiología muscular del miembro superior
consultando el libro “Anatomía del sistema muscular” [12] y de esta manera conocer la
posición en la que se encuentran los músculos con mayor biopotencial al generar un
movimiento en el brazo, para esto se realizó La tabla 1 con los principales músculos del
brazo y antebrazo y se explica que función tiene cada uno.
Musculo Origen Inserción Función
Bíceps braquial
Escápula (tubérculo supraglenoideo) Escapula (coracoides)
Radio (tuberosidad bicipital, en el extremo proximal)
Flexión del antebrazo en supinación. Supinación del antebrazo y la mano
Tríceps braquial Escapula (tubérculo Sub glenoideo). Húmero (cara posterior; cabeza externa sobre el surco radial; cabeza interna por debajo)
Cúbito(olecranon) Extensión del antebrazo
Pronador Redondo
Húmero(epitróclea) Cúbito (apófisis coronoides)
Radio (tercio medio de la cara externa)
Pronación y flexión del antebrazo
Palmar mayor Húmero (epitróclea) Segundo metacarpiano (base)
Flexión de la mano Flexión del antebrazo
Palmar menor Húmero (epitróclea) Aponeurosis palmar Flexión de la mano
Cubital anterior Húmero (epitróclea) Cúbito (dos tercios proximales)
Hueso pisiforme Tercero, cuarto y quinto metacarpianos
Flexión de la Mano Aducción de la mano
Primer radial Externo
Húmero (cresta sobre el epicóndilo)
Segundo metacarpiano (base)
Extensión de la mano Abducción de la mano
Segundo radial externo
Húmero (epicóndilo) Segundo y tercer metacarpianos (bases)
Extensión de la mano
Cubital posterior Húmero (epicóndilo) Cúbito (tres cuartos proximales)
Quinto metacarpiano (base)
Extensión de la mano Abducción de la mano
Tabla 1. Principales músculos involucrados en el movimiento de la mano y el antebrazo. [13]
Adicional a esto se consulto un atlas de anatomía humanada [13] para tener mayor claridad
de la ubicación, origen e inserción de los músculos de la Tabla 1.
Los movimientos escogidos para leer sus correspondientes señales EMGs fueron la
extensión que es extender o doblar hacia atrás alejándose de la posición fetal y flexión que
es doblar para reducir el ángulo entre huesos en una articulación [14], estos dos movimientos
tanto de la mano como del antebrazo. En el caso del antebrazo se ubicarán los electrodos en
los bíceps para la flexión y los músculos tríceps para la extensión, mientras que para la
flexión de la mano
se ubicara en el musculo palmar menor y para la extensión en el musculo cubital posterior.
Estos músculos fueron elegidos, ya que es necesaria la discriminación de las señales EMGs
del brazo cuando se están leyendo las de la mano y en el caso de que se estén leyendo las
señales de la mano se discriminen las del brazo.
Figura 13. Músculos del antebrazo [Fuente: Atlas de anatomía humana]
Los electrodos elegidos para la medición de las señales EMGs son de material plata-cloruro
de plata (Ag/AgCl) ya que estos no son polarizados y generan una alta impedancia al
contacto con la piel, estos fueron ubicados en los músculos elegidos anteriormente a 2 cm de
distancia como lo indica la SENIAM (Surface ElectroMyoGraphy for the Non-Invasive
Assessment of Muscles) [15],siguiendo la serie de pasos recomendados por la SENIAM
antes de colocar los electrodos se prepara la piel aplicando un gel conductor y por ultimo
antes de empezar la medición el paciente debe estar en una posición de reposo. Adicional a
esto el electrodo de referencia se ubica en la mano contraria a la medición entre la unión del
cubito con la muñeca dado que esta área no posee muchos músculos.
Figura 14. Ubicación de los electrodos en el brazo, antebrazo y electrodo de referencia. [Fuente propia]
4. Análisis de las Señales Electromiográficas
Para ver el comportamiento de cada uno de los movimientos a realizar se observaron sus
señales producidas sin circuito rectificador ni saturador, en un osciloscopio RIGOL DS1102E
disponible en los laboratorios de la Universidad Distrital y se guardaron las imágenes de cada
en un dispositivo de almacenamiento para luego analizarlas en el software UltraScope.
En la Figura 15 se visualiza la señal EMG producida al generar la extensión de la mano, esta
señal se encuentra en un rango de -3.6 voltios y 2.88 voltios. Para analizar las frecuencias
fundamentales de esta señal se aplicó la transformada rápida de Fourier la cual se encuentra
graficada en la parte inferior de la imagen, por medio de esta transformada podemos
identificar que los picos mas altos se encuentran entre los 100Hz y los 140 Hz.
En la Figura 16 se visualiza la señal EMG producida al generar la flexión de la mano, a
diferencia del movimiento de extensión esta señal tuvo más duración para volver al voltaje de
reposo, esta señal se encuentra en un rango de -6.4 voltios y 6.8 voltios, las frecuencias
fundamentales de esta señal se encuentra entre los 45 Hz y los 90Hz, presentando altos
picos de nuevo en los 110 Hz hasta los 140Hz.
Figura 15. Señal EMG producida al hacer el movimiento de extensión de la mano junto a la transformada de Fourier de la misma [Fuente propia]
Figura 16. Señal EMG producida al hacer el movimiento de flexión de la mano junto a la transformada de Fourier de la misma [Fuente propia]
En la Figura 17 se visualiza la señal EMG producida al generar la extensión del brazo, esta
señal se encuentra en un rango de -4.4 voltios y 5 voltios, los picos mas altos registrados se
encuentran en una frecuencia de 70Hz a 85 Hz y 110Hz a 125Hz.
Figura 17. Señal EMG producida al hacer el movimiento de extensión de la mano junto a la transformada de Fourier de la misma [Fuente propia]
En la Figura 18 se visualiza la señal EMG producida al generar la extensión del brazo, esta
señal se encuentra en un rango de -8.16 voltios y 6.96 voltios, al igual que en la mano el
movimiento de flexión tiene más duración que el de extensión, la frecuencia fundamental se
encuentra en los 85Hz y en los 110Hz.
Figura 18. Señal EMG producida al hacer el movimiento de extensión de la mano junto a la transformada de Fourier de la misma [Fuente propia]
5. Interfaz gráfica y brazo robótico
5.1. Bloque de programación y brazo robótico
Para procesar los datos de las señales EMGs y poderlas graficar en una interfaz es
necesario convertir estas señales analógicas a señales digitales, para esto se usó el ADC
integrado de la PSoc 5LP el cual se configuro a 10 bits para tener una mayor velocidad de
respuesta, adicional a esto se le agrego un multiplexor de dos canales para leer las dos
señales de entrada (movimiento de la mano y movimiento del brazo), ya con la señal
digitalizada se utilizó un bloque UART con la mayor velocidad de transmisión siendo esta
115200 bits por segundo, para que esta transmisión de datos sea constante y sin
interrupciones se utilizó el bloque PWM configurado a un periodo de 1 milisegundo aplicando
el teorema de Nyquist el cual dice que la frecuencia de muestreo debe ser dos veces mayor
a la frecuencia máxima que en el caso de la EMG es 500Hz. De esta manera los datos
quedan listos para ser procesados en LabVIEW en donde se realizó la interfaz gráfica.
Para controlar el movimiento del brazo robótico se utilizaron dos bloques PWM con un
periodo máximo configurable por programación de hasta 2.5 milisegundos para poder
generar los pulsos que moverán los servomotores ubicados en el brazo robótico. Estos dos
servomotores son los encargados de crear el movimiento de flexión y extensión del brazo
robótico. Estos bloques se pueden observar en la Figura 19.
Figura 19. Bloques de programación PSoc 5LP [Fuente propia]
Se utilizaron condiciones programables dependiendo del voltaje de entrada de cada uno de
los canales del ADC para dar el movimiento respectivo al brazo robótico, este empezará en
una posición en reposo teniendo el brazo y la mano en extensión, de esta manera si en el
canal cero se registra un voltaje mayor al voltaje en reposo la mano realizará el movimiento
de flexión, de igual manera en el canal uno si se registra un pico de subida el brazo realizara
el movimiento de flexión. Estos movimientos se observan en la Figura 20.
Figura 20. Posiciones del brazo robótico [Fuente propia]
En la Figura 20. se pueden ver las cuatro posiciones que puede tener el brazo robótico, en la imagen
A el brazo y la mano están en la posición inicial que es extensión, en la imagen B la mano eta en
flexión y el brazo en extensión, en la imagen C el brazo y la mano están en flexión y por último en la
imagen D el brazo se encuentra en flexión y la mano en extensión.
5.2. Interfaz gráfica
La interfaz consta de dos gráficas, la primera que se encuentra en la parte superior es la
señal directa recibida de la PSoc, esta cuenta con un botón el cual se encarga de cambiar el
canal deseado a graficar, la segunda es la señal después de pasar por filtros digitales Notch
y pasa banda. En la parte superior izquierda el usuario puede configurar la velocidad y el
puerto que se está leyendo, a la derecha de las gráficas se encuentran tres indicadores, el
primero llamado “Lectura de datos” visualiza los datos tomados por la PSoc en bits, el
segundo llamado “Voltaje” muestra el voltaje que se está graficando en tiempo real, el tercero
llamado “Dato enviado” muestra el canal que se está graficando. En la parte inferior derecha
cuenta con un botón Stop el cual para todo el programa, como se puede ver en la Figura 22.
Adicional a esto la interfaz grafica al ser iniciada crea un archivo TDMS compatible con el
software Excel, el cual guarda los datos de voltaje de la señal EMG, tiempo, la hora y la
fecha en la que fueron tomados, esto con el fin de tener un registro de los datos de cada
usuario. Este registro de datos finaliza al oprimir el botón Stop. Este bloque se ve en la
Figura 21.
Figura 21. Bloque de registro de datos en archivo TDMS [Fuente propia]
Figura 22. Interfaz gráfica de las señales EMGs diseñada en LabVIEW [Fuente propia]
Esta interfaz recibe los datos de la PSoc por medio del módulo VISA, para posteriormente
guardarlos en un buffer y tratarlos como datos numéricos, de esta manera es posible hacer
operaciones numéricas con estos datos y convertirlos en voltaje para ser graficados, de igual
manera estos mismos datos se pasan a través de un filtro digital BandStop de orden 10 con
una frecuencia de muestreo de 1000Hz y una frecuencia de corte de 60Hz, estos datos
resultantes son graficados en una WaveForm Chart. Para la selección del canal se utilizo un
bloque Select Function el cual compara si el botón es True o False y envía un dato a la PSoc
por el bloque Write del módulo VISA.
6. Resultados
Se realizaron pruebas en dos pacientes siendo el paciente 1 hombre y la paciente 2 mujer,
en primera parte a cada uno de ellos se les ubico los electrodos en los músculos elegidos
anteriormente, posteriormente a cada uno se le pidió que abriera y cerrara la mano entre 3 y
4 veces se confirmó que el brazo realizara el mismo movimiento y la señal se viera reflejada
en la interfaz gráfica, fue necesario añadir un retardo al programa que controla los
servomotores y envía los datos a la interfaz, esto debido a que algunas señales tienen una
larga duración y afecta los condicionales en el código de la PSoc 5LP, puesto el retardo
permite dar tiempo al programa para captar la señal al principio de esta y generar el
movimiento correspondiente y esperar hasta que esta finalice y llegue a voltaje de reposo sin
que confunda el programa encargado de mover los servomotores, la señal producida por el
paciente 1 y 2 se puede ver en la Figura 23.
El mismo procedimiento se realizo para el movimiento del brazo, pero como se puede ver en
la Figura 24 fue necesario agregar un retardo más grande ya que la señal producida por el
movimiento de los Tríceps y Bíceps tiene una mayor duración que los músculos encargados
del movimiento de la mano.
Para conocer la señal con dos movimientos combinados se llevo a cabo el procedimiento
anterior pero esta vez se realizo el movimiento de flexión y extensión del brazo con la mano
en una posición de extensión, comprobando que esto no generara ninguna interferencia y
realizara el movimiento correctamente, las señales graficadas se pueden ver en la Figura 25.
Comparando las graficas de los movimientos anteriores mencionados de cada uno de los
pacientes, se vio que el paciente numero 2 presenta un mayor voltaje en posición de reposo
y, en la mayoría de los casos el paciente 1 tiene un mayor potencial de acción que el
paciente 2.
Figura 23. pruebas abrir y cerrar mano paciente 1 lado izquierdo y paciente 2 lado derecho [Fuente propia]
Figura 24. Prueba subir y bajar brazo con mano cerrada paciente 1 lado izquierdo y paciente 2 lado derecho [Fuente propia]
Figura 25. Prueba subir y bajar brazo con mano abierta paciente 1 lado izquierdo y paciente 2 lado derecho [Fuente propia]
3. Conclusiones
Se realizo un banco de pruebas para electromiografía capaz de captar las señales
provenientes de los músculos en especial de los músculos bíceps, tríceps, palmar menor y
cubital posterior, analizando dichas señales por medio de la transformada rápida de Fourier
identificando el rango en frecuencia en el que se encuentran las señales EMGs.
De acuerdo con las pruebas realizadas y observadas en el osciloscopio al mover un mismo
musculo es muy poco probable que el nivel de voltaje en las señales EMGs sea el mismo en
cada medición, igualmente pasa con la frecuencia fundamental de cada señal, también se
demuestra que el nivel de voltaje de un paciente en posición de reposo varia de acuerdo a
características como su postura, genero, y correcta ubicación de los electrodos.
Se comprueba que el bloque de filtro digital en LabVIEW efectivamente reduce el ruido
provocado por la red a 60Hz, complementado con los filtros análogos, de esta manera se
obtiene una señal mas pura para una mejor visualización.
Referencias
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[13] F. Netter, Atlas de anatomia humana, 4th ed. ELSIEVER MASSON, 2007.
[14] J. A. Staugaard-jones, “Anatomía del ejercicio y el movimiento.” p. 38.
[15] J. Hermrns and B. Frenks, “SENIAM,” 2006. [Online]. Available: http://www.seniam.org/.
