Resumen

HERRERA-GONZALEZ, Marcelo; MARTINEZ-HERNANDEZ, Gustavo Adolfo; RODRIGUEZ-SOTELO, José Luis  y  AVILES-SANCHEZ, Óscar Fernando. Clasificación del estado funcional de la rodilla usando señales de electromiografía de superficie y goniometría empleando redes neuronales. Ing. Univ. [online]. 2015, vol.19, n.1, pp.51-66. ISSN 0123-2126.  https://doi.org/10.11144/Javeriana.iyu19-1.kfsc.

En este artículo se propone una metodología para el diagnóstico de lesión de rodilla, patología común y de múltiples causas. El diagnóstico y el tratamiento de las lesiones de rodilla se realizan por medio de valoraciones por parte de un profesional en el área, quien según su criterio puede solicitar exámenes invasivos y/o de alto costo. El sistema propuesto emplea señales electromiográficas de superficie (EMGS) y señales de goniometría, evaluadas con métodos de análisis de señales en el dominio del tiempo-frecuencia como el espectrograma y la transformada wavelet. Como técnica de aprendizaje de máquina se emplean redes neuronales artificiales, por medio de un perceptrón multicapa. Las señales EMGS fueron tomadas en cuatro músculos internos-externos asociados a la articulación, por medio de exámenes físicos de flexión y extensión, en los cuales se registró, además, la goniometría en el plano sagital. Con este sistema se obtuvieron rendimientos superiores al 80% en la efectividad como medida de desempeño, por lo cual esta propuesta se constituye en una solución objetiva que puede darle más elementos de juicio al profesional para el diagnóstico.

Palabras clave : lesión de rodilla; EMGS; RNA; goniometría; transformada wavelet.

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