Defesa P\u00fablica do Exame de Qualifica\u00e7\u00e3o para Doutorado do aluno JULIANO COSTA MACHADO<\/p>\n\n\n\n
Data: 27 de mar\u00e7o de 2019 – quarta-feira
Hor\u00e1rio: 14h00min
Local: Sal\u00e3o de Eventos do Instituto Eletrot\u00e9cnico da UFRGS (Av. Osvaldo Aranha, 103 – 1\u00ba andar – Campus Centro)
Banca examinadora:
Prof. Dr. Fernando Santos Os\u00f3rio – Departamento de Sistemas de Computa\u00e7\u00e3o – USP<\/p>\n\n\n\n
Prof. Dr. Cristiano Bonato Both – Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o em Computa\u00e7\u00e3o Aplicada – UNISINOS<\/p>\n\n\n\n
Prof. Dr. Altamiro Amadeu Susin – PPGEE – UFRGS
Orientador: Prof. Dr. Alexandre Balbinot – PPGEE – UFRGS
T\u00edtulo da Proposta de Tese: “PROPOSTA PARA O USO DE REDES RECORRENTES NA ESTIMA\u00c7\u00c3O DE UM SENSOR VIRTUAL EM ELETROMIOGRAFIA NO CONTEXTO DE UM SISTEMA TOLERANTE A FALHAS “
Resumo:
“Estudos para desenvolvimento de pr\u00f3teses com controle mioel\u00e9trico ainda n\u00e3o conseguiram obter modelos que permitam um controle natural e intuitivo, pois as abordagens mais populares atrav\u00e9s de classifica\u00e7\u00e3o por Reconhecimento de Padr\u00f5es (RP) n\u00e3o levam em considera\u00e7\u00e3o, muitas vezes, as mudan\u00e7as fisiol\u00f3gicas do usu\u00e1rio ou do ambiente em que ele se encontra, muitas vezes diferentes das condi\u00e7\u00f5es controladas geradas em laborat\u00f3rio. Muitas raz\u00f5es podem levar a falha de um sistema baseado em RP, e uma delas \u00e9 a contamina\u00e7\u00e3o dos sinais obtidos atrav\u00e9s de eletromiografia de superf\u00edcie (sEMG) por diferentes tipos de ru\u00eddo ou defeitos no sistema de aquisi\u00e7\u00e3o. Uma forma de tornar o sistema robusto \u00e0 falha por contaminantes ou outros problemas que impe\u00e7am o acesso ao sinal captado pelo eletrodo, \u00e9 o uso de um sensor virtual para estimar a medida indispon\u00edvel atrav\u00e9s de outras vari\u00e1veis do sistema. A proposta deste trabalho \u00e9 desenvolver um sistema que tenha capacidade de identificar um conjunto espec\u00edfico de contaminantes e estimar a sa\u00edda do canal contaminado utilizando os dados dos canais \u00edntegros atrav\u00e9s de uma Rede Neural Recorrente (RNR) composta por neur\u00f4nios tipo Long Short-Time Memory (LSTM) para classifica\u00e7\u00e3o de movimentos do segmento m\u00e3o-bra\u00e7o utilizando uma M\u00e1quina de Vetor Suporte (Support Vector Machine \u2013 SVM) funcionando de forma online, sem a necessidade de recalibra\u00e7\u00e3o ou retreinamento do sistema. O modelo proposto para esta tese est\u00e1 em fase inicial e at\u00e9 o presente momento foi realizada um estudo de viabilidade do uso da RNR-LSTM com uma SVM para classifica\u00e7\u00e3o de 17 movimentos diferentes da base de dados p\u00fablica NinaPro, onde um sinal degradado por satura\u00e7\u00e3o reduziu uma taxa de acerto m\u00e9dia de 73,96% para at\u00e9 6,28% e o sensor virtual conseguiu recuperar para 68,36%. Tamb\u00e9m foi realizado um estudo da arquitetura RNR-LSTM referente ao n\u00famero de neur\u00f4nios LSTM e tipos de caracter\u00edsticas, utilizando a Ra\u00edz do Erro M\u00e9dio Quadr\u00e1tico Normalizado (NRMSE) como m\u00e9trica para avaliar a regress\u00e3o em 2 indiv\u00edduos da base de dados NinaPro. Este estudo demonstrou que as caracter\u00edsticas Waveform Length (WL) e Maximum Fractal Length (MFL) possuem os menores (NRMSE) e a caracter\u00edstica de pot\u00eancia (PWR) possui o maior. Tamb\u00e9m foi observado que um conjunto de 100 neur\u00f4nios LSTM na camada oculta da RNR \u00e9 adequado como ajuste inicial, para a determina\u00e7\u00e3o dos outros par\u00e2metros da RNR-LSTM.
Palavras-chave: processamento do sinal mioel\u00e9trico, processamento online, Redes Neurais Recorrentes, Long Short-Time Memory (LSTM), sensor virtual, sistema robusto a falhas, regress\u00e3o, Support Vector Machines (SVM). “
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