Análise de séries temporais de eletromiografia de superfície e acelerometria e cães

Abstract

O estudo analisou sinais de eletromiografia de superfície (EMGs), relacionados com sensores inerciais (acelerometria), com o objetivo de realizar uma padronização reproduzível em cães. Estes sinais foram obtidos em dois diferentes músculos, bíceps femoral e vasto lateral, em duas raças de cães (Labrador Retriever e Golden Retriever), durante a locomoção ao caminhar em velocidade padronizada. A partir destes dados foram realizados dois experimentos para os processamentos. No experimento 1, foi realizada filtragem com Butterworth de segunda ordem passa-banda de 0,8 a 5 Hz no sinal de EMGs e também no sinal do acelerômetro, gerando dados para análise em funções de correlação e assimetria. Como resultado foi verificada a eficácia do emprego dessas funções para determinação de padrões nos sinais analisados, sendo possível a identificação de sinais de cães saudáveis e com displasia coxofemoral. No experimento 2, a filtragem foi realizada com filtro Butterworth de segunda ordem passa-baixa de 6Hz, apenas no sinal de EMGs. Aplicou-se algoritmo para identificação das fases da locomoção, por meio da determinação de um limiar, e foram estabelecidas correlações entre os sinais provenientes de ambos transdutores. Como resultado do processamento dos sinais coletados em cães saudáveis, foram gerados dados do ciclo de passada, porcentagem de atividade muscular, funções de correlação e assimetria, bem como definido o tempo de apoio e balanço durante a locomoção. Ao realizar o mesmo tratamento dos sinais em cães com displasia coxofemoral, os resultados obtidos não se enquadravam no determinado para os cães saudáveis. Foi possível concluir que os dois métodos para análise e processamento dos sinais permitiram a identificação de estruturas de atividade muscular durante o ciclo de locomoção em cães, com o consequente estabelecimento de valores de referência. Contudo, o segundo método permitiu melhor qualidade dos dados.

This study analyzed Surface Electromyography (sEMG) signals, related to inertial sensors (accelerometry), aiming to perform a reproducible standard in dogs. These signs were obtained from two different muscles, biceps femoris and vastus lateralis muscles, from two breeds of dogs (Labrador Retriever and Golden Retriever), during walking gait in a controlled velocity. Two methodologies were applied for EMGs signal processing. The first one used a second-order band-pass Butterworth filter with a cut-off frequency between 0.8 and 5 Hz in both EMG signal and accelerometer signal. Data generated were analyzed in correlation and asymmetry functions, which were effective in identifying sign patterns in healthy dogs as well as in dogs with hip dysplasia. The second methodology used a second-order low-pass Butterworth filter with a cut-off frequency of 6 Hz. An algorithm was applied to determine a threshold value of the gait cycle phases. Then, correlations between signals from both transducers were determined. Data related to percentage of muscle activity, correlation function and asymmetry function, as well as stance time and swing during gait cycle were generated after processing of the signs collected from healthy dogs. The signs collected from dogs with hip dysplasia were not within of the interval patterns established in healthy dogs. In conclusion, both methods applied signal analysis and processing allowed the identification of structures of muscular activity during the gait cycle in dogs as well as the establishment of reference values. However, the second method improved data quality.