Interface Multimodal com Predição de Movimentos para Uso em Reabilitação de Membros Inferiores

Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de uma plataforma multimodal de aquisição e processamento de sinais. O projeto proposto insere-se no contexto do desenvolvimento de interfaces multimodais para aplicação em dispositivos robóticos cujo propósito é a reabilitação motora adaptando o controle destes dispositivos de acordo com a intenção do usuário. A interface desenvolvida adquire, sincroniza e processa sinais eletroencefalográficos (EEG), eletromiográficos (EMG) e sinais provenientes de sensores inerciais (IMUs). A aquisição dos dados é feita em experimentos realizados com sujeitos saudáveis que executam tarefas motoras de membros inferiores. O objetivo é analisar a intenção de movimento, a ativação muscular e o início efetivo dos movimentos realizados, respectivamente, através dos sinais de EEG, EMG e IMUs. Para este fim, uma análise offline foi realizada. Nessa análise, são utilizadas técnicas de processamento dos sinais biológicos e técnicas para processar sinais provenientes de sensores inerciais. A partir destes, os ângulos da articulação do joelho também são aferidos ao longo dos movimentos. Um protocolo experimental de testes foi proposto para as tarefas realizadas. Os resultados demonstraram que o sistema proposto foi capaz de adquirir, sincronizar, processar e classificar os sinais combinadamente. Análises acerca da acurácia dos classificadores utilizados mostraram que a interface foi capaz de identificar intenção de movimento em 76, 0 ± 18, 2% dos movimentos. A maior média de tempo de antecipação ao movimento foi obtida através da análise do sinal de EEG e foi de 716, 0±546, 1 milisegundos. A partir da análise apenas do sinal de EMG, este valor foi de 88, 34 ± 67, 28 milisegundos. Os resultados das etapas de processamento dos sinais biológicos, a medição dos ângulos da articulação, bem como os valores de acurácia e tempo de antecipação ao movimento se mostraram em conformidade com a literatura atual relacionada.

A low concentration of ouabain (0.18 µg/kg) enhances hypertension in spontaneously hypertensive rats by inhibiting the Na+ pump and activating the renin-angiotensin system

We investigated the effects of low ouabain concentrations on systolic (SAP) and diastolic (DAP) arterial pressures and on pressor reactivity in 3-month-old male spontaneously hypertensive rats (SHR). Arterial blood pressure (BP) and pressor reactivity to phenylephrine (PHE) were investigated before and after 0.18 μg/kg ouabain administration (N = 6). The influence of hexamethonium (N = 6), canrenone (N = 6), enalapril (N = 6), and losartan (N = 6) on ouabain actions was evaluated. Ouabain increased BP (SAP: 137 ± 5.1 to 150 ± 4.7; DAP: 93.7 ± 7.7 to 116 ± 3.5 mmHg; P < 0.05) but did not change PHE pressor reactivity. Hexamethonium reduced basal BP in control but not in ouabain-treated rats. However, hexamethonium + ouabain increased DAP sensitivity to PHE. Canrenone did not affect basal BP but blocked ouabain effects on SAP. However, after canrenone + ouabain administration, DAP pressor reactivity to PHE still increased. Enalapril and losartan reduced BP and abolished SAP and DAP responses to ouabain. Enalapril + ouabain reduced DAP reactivity to PHE, while losartan + ouabain reduced SAP and DAP reactivity to PHE. In conclusion, a small dose of ouabain administered to SHR increased BP without altering PHE pressor reactivity. Although the renin-angiotensin system (RAS), Na+ pump and autonomic reflexes are involved in the effects of ouabain on PHE reactivity, central mechanisms might blunt the actions of ouabain on PHE pressor reactivity. The effect of ouabain on SAP seems to depend on the inhibition of both Na+ pump and RAS, whereas the effect on DAP seems to depend only on RAS.

An optical flow-based sensing system for reactive mobile robot navigation

This work discusses the use of optical flow to generate the sensorial information a mobile robot needs to react to the presence of obstacles when navigating in a non-structured environment. A sensing system based on optical flow and time-to-collision calculation is here proposed and experimented, which accomplishes two important paradigms. The first one is that all computations are performed onboard the robot, in spite of the limited computational capability available. The second one is that the algorithms for optical flow and time-to-collision calculations are fast enough to give the mobile robot the capability of reacting to any environmental change in real-time. Results of real experiments in which the sensing system here proposed is used as the only source of sensorial data to guide a mobile robot to avoid obstacles while wandering around are presented, and the analysis of such results allows validating the proposed sensing system.