Modelação e controlo não-linear do sistema motor humano

Gonçalo Nuno Nascimento Ventura de Brito Nunes,, Paulo José Carrilho de Sousa Gil (Advisor), L. Brito Palma (Advisor)

Research output: ThesisMaster's Thesis

Abstract

Em diversas situações clínicas, como sejam por exemplo, traumas ao nível da espinal-medula, mielopatias degenerativas, entre outras, os doentes podem vir a manifestar a perda sensorial e do controlo da função motora. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo matemático quantitativo, para o sistema neuro-músculo-esquelético humano, em particular, para o membro superior humano incorporando algumas das suas dinâmicas, incluindo a retroacção dos proprioreceptores musculares de Golgi. Foram estudadas as suas características estáticas e dinâmicas, assim como toda a fisiologia neuromotora relacionada, tendo em vista a compreensão dos fenómenos biológicos associados à mobilidade do braço humano. O objectivo primordial deste modelo prende-se com a necessidade de desenvolver métodos práticos não invasivos que permitam o estudo deste mesmo sistema, podendo ter aplicabilidade na área da reabilitação motora. Foram estudadas técnicas de modelação biomecânica como base para a construção do modelo biomecânico. A sua robustez e fiabilidade são testadas e avaliadas tendo em vista a síntese de um modelo adequado aos objectivos propostos. Com vista a poder controlar voluntariamente o movimento de um dos membros superiores com base em trajectórias especificadas pelo ―doente‖, estuda-se a aplicação de metodologias de controlo inteligente no contexto da interface homem-máquina, que permitam o desenvolvimento de hardware protésico.
Original languagePortuguese
Awarding Institution
  • Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT)
Supervisors/Advisors
  • Gil, Paulo José Carrilho de Sousa, Supervisor
  • Palma, Luis Brito, Supervisor
Award date1 Jan 2009
Place of PublicationCaparica
Publisher
DOIs
Publication statusPublished - 1 Jan 2009

Keywords

  • Sistema neuro-músculo-esquelético
  • Modelação biomecânica
  • Electromiografia
  • Redes neuronais artificiais
  • Controlo Neuronal

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