Multichannel functional electrical stimulation-assisted cycling (FES-Cycling) triggered by crank angular ranges and personalised using artificial intelligence

Abstract

This thesis presents the development and experimental evaluation of an FES-Cycling system with multichannel functional electrical stimulation based on the angular position of the crank. The proposed approach focuses on synchronising the crank angular position with the activation of the stimulation channels, with the aim of making the application of FES more traceable, configurable and better aligned with the pedalling cycle. The platform was implemented on a three-wheeled recumbent bicycle and integrates an inertial sensor mounted on the crank, a central control unit, a manual interface for stimulation intensity adjustment, an emergency stop, multichannel FES modules and an experimental data-logging system. The experimental methodology was structured to record the crank angular position, the angular stimulation ranges and the parameters associated with each trial. The data were organised into experimental files and processed to extract kinematic metrics, including the number of complete cycles, cadence, angular periodicity and an overall performance score. These metrics were used to compare different stimulation configurations and to support the personalisation of the angular stimulation ranges. As a complementary step, a Multilayer Perceptron (MLP) neural network was applied offline to estimate new configurations from the kinematic descriptors extracted from the trials. The neural network does not operate as an autonomous real-time controller, but rather as a tool supporting the selection of candidate angular stimulation ranges. Among the initial trials, the best configuration achieved 9 complete cycles, a mean cadence of 13.4 rpm and a kinematic score of 0.8407. After applying the configurations suggested by the neural network, 11 complete cycles were achieved, with cadences of 15.2 and 15.8 rpm and kinematic scores of 0.9515 and 0.9892, respectively. Compared with the best initial trial, the mean cadence increased by approximately 18\%. As the maximum stimulation amplitude was maintained at 34 mA during these trials, the results indicate that changes in the angular stimulation ranges were associated with improved kinematic performance under the experimental conditions evaluated. The results show that the developed platform can synchronise FES with the angular position of the crank, record trials in a traceable manner and compare different stimulation configurations using quantitative indicators. The main contribution of this thesis lies in the integration of inertial sensing, angular FES activation, structured data acquisition and computational support for the personalisation of angular stimulation ranges, providing a lower-complexity experimental infrastructure for data-driven FES-Cycling studies without relying on direct torque measurement or complete biomechanical modelling.

Esta tese apresenta o desenvolvimento e a avaliação experimental de um sistema de FES-Cycling com estimulação elétrica funcional multicanal baseada na posição angular da pedivela. A proposta concentra-se na sincronização entre a posição angular da pedivela e o acionamento dos canais de estimulação, com o objetivo de tornar a aplicação da FES mais rastreável, configurável e adequada ao ciclo de pedalada. A plataforma foi implementada em uma bicicleta reclinada de três rodas, integrando sensor inercial na pedivela, unidade central de controle, interface manual de ajuste da intensidade, parada de emergência, módulos FES multicanais e sistema de registro dos dados experimentais. A metodologia experimental foi estruturada para registrar a posição angular da pedivela, as faixas angulares de estimulação e os parâmetros associados aos ensaios. Os dados foram organizados em arquivos experimentais e processados para extração de métricas cinemáticas, incluindo número de ciclos completos, cadência, periodicidade angular e escore global de desempenho. Essas métricas foram utilizadas para comparar diferentes configurações de estimulação e apoiar a personalização das faixas angulares de estimulação. Como etapa complementar, foi aplicada uma rede neural do tipo Perceptron Multicamadas (MLP), em modo offline, para estimar novas configurações a partir dos descritores cinemáticos extraídos dos ensaios. A rede neural não atua como controlador autônomo em tempo real, mas como ferramenta de apoio à seleção de faixas angulares de estimulação candidatas. Entre os testes iniciais, a melhor configuração apresentou 9 ciclos completos, cadência média de 13,4 rpm e escore cinemático de 0,8407. Após a aplicação das configurações sugeridas pela rede neural, foram obtidos 11 ciclos completos, com cadências de 15,2 e 15,8 rpm e escores cinemáticos de 0,9515 e 0,9892, respectivamente. Em relação ao melhor teste inicial, a cadência média aumentou aproximadamente 18\%. Como a amplitude máxima de estimulação foi mantida em 34 mA, os resultados indicam que as alterações nas faixas angulares de estimulação estiveram associadas à melhora do desempenho cinemático da pedalada nas condições experimentais avaliadas. Os resultados demonstram que a plataforma desenvolvida permite sincronizar a estimulação FES com a posição angular da pedivela, registrar os ensaios de forma rastreável e comparar diferentes configurações com base em indicadores quantitativos. A contribuição principal da tese está na integração entre sensoriamento inercial, acionamento angular da FES, aquisição estruturada de dados e suporte computacional à personalização das faixas angulares de estimulação, oferecendo uma infraestrutura experimental de menor complexidade instrumental para estudos de FES-Cycling orientados por dados, sem depender de medição direta de torque ou de modelagem biomecânica completa.