Ativação de um braço robótico através de sinais mioelétricos e redes neurais artificiais como protótipo para um estudo preliminar de sensibilidade háptica

Abstract

As próteses de membro superior representam uma alternativa para melhorar a qualidade de vida de pessoas que passaram pelo processo de amputação. Apesar dos benefícios potencialmente propostos, a taxa de rejeição desse tipo de tecnologia é alta. Dentre os motivos, destaca-se a ausência de uma resposta referente à sensibilidade háptica, relacionada à sensação do toque e à propriocepção, o que torna o acionamento da prótese estressante e os períodos de treinamento prolongados. Com o objetivo de avaliar o impacto do retorno háptico no acionamento de próteses mioelétricas de membro superior, foi implementada a ativação de um braço robótico utilizando sinais mioelétricos e um classificador baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA), capaz de distinguir entre movimentos e intensidades a partir de características dos sinais de Eletromigrafia de Superfície (sEMG). O sistema é realimentado, fornecendo uma resposta vibrotátil referente à intensidade de movimento realizada pelo dispositivo. Foram realizados testes com voluntários utilizando apenas resposta visual, apenas resposta háptica e as duas respostas em conjunto. Para os testes com resposta apenas visual, a taxa de estabilidade da ativação foi de 81.1% para a intensidade Fraca, 55.6% para a intensidade Média e 78.4% para a intensidade Forte. Utilizando apenas a resposta háptica, as taxas de estabilidade foram 69.3%, 60.0% e 77.9%, respectivamente. Por fim, as taxas de estabilidade utilizando os dois tipos de reposta foi 81.7%, 65.5% e 84.2%, demonstrando preliminarmente que a performance dos usuários foi superior nessa configuração. As respostas dos questionátios preenchidos ao final dos testes endossaram os resultados obtidos. Porém, é importante notar que os estudos na área devem ser continuados para sua correspondente validação.

Upper limb prostheses represent an alternative to improve the life quality of people who have undergone an amputation process. Despite the potential benefits proposed, the rejection rate of this type of technology is high. Among the reasons, the absence of a response regarding haptic sensitivity, related to touch sensation and proprioception, stands out, which makes the activation of the prosthesis stressful and the training periods prolonged. With the objective of evaluating the impact of the haptic feedback on the activation of myeloelectric upper limb prostheses, the activation of a myoelectric robotic arm was implemented using a classifier based on Artificial Neural Networks (ANN), capable of distinguishing between movements and intensities using characteristics of Surface Electrographic signs (sEMG). The system loop is closed, providing a vibratory response relative to the movement intensity performed by the device. Tests with volunteers were performed using only visual response, only haptic response and the two responses together. For the visual-only response tests, the activation stability rate was 81, 1% for the Weak intensity, 55, 6% for the Medium intensity, and 78.4% for the intensity Strong. Using only the haptic response, stability rates were 69, 3%, 60, 0% and 77, 9%, respectively. Finally, stability rates using the two types of response were 81, 7%, 65, 5% and 84, 2%, showing preliminarily that the users performance was superior in this configuration. The questionnaire completed at the end of the tests corroborates the preliminary statement. However, it is important to note that continued studies should be carried out for their corresponding validation.