Análise da influência da aplicação de kinesio tape na ativação muscular durante um passe de futsal

Mestrado em Fisioterapia.

A biosignal embedded system for physiological computing

Thesis submitted in the fulfilment of the requirements for the Degree of Master in Electronic and Telecomunications Engineering

Análise da influência da aplicação de kinesio tape na ativação muscular durante um passe de futsal

Introdução – O futsal é um desporto exigente, pelo que a aplicação de bandas de kinesio tape surge como uma vertente de intervenção a considerar. Objetivos – Analisar o efeito do kinesio tape na ativação e amplitude muscular do longo peroneal e tibial anterior na execução de um passe. Metodologia – Foram estudados 40 passes por cada situação definida (sem banda de kinesio tape e com banda para o tibial anterior e longo peroneal, aplicadas em separado), perfazendo um total de 120 comportamentos distintos. O gesto técnico foi realizado por atletas sem historial de lesão. Após avaliação do sinal eletromiográfico foram estudados os dois picos presentes. Resultados – Verificaram- se diferenças entre as três situações em estudo. A banda de kinesio tape não se revelou eficaz na antecipação e aumento de ativação muscular nas condições definidas no estudo. Discussão – O executante estabelece estratégias diferentes para responder a diferentes estados de estabilidade ao longo dessa mesma tarefa. Conclusão – A individualidade de cada comportamento técnico foi estudado e pela ausência de história anterior de lesão dos seus executantes e pelo gesto técnico proposto o estímulo das bandas de kinesio tape pode não ter sido suficiente para o aumento e pré-ativação muscular.

Ativação muscular na anca e joelho na variação do ângulo de valgo durante a fase de apoio do salto vertical

Introdução e objetivos – A contração muscular do quadricípete, isquiotibiais e rotadores externos apresenta um papel crucial no controlo da estabilidade articular dinâmica, nomeadamente no valgo de joelho no plano frontal. O objetivo deste estudo foi descrever a existência de relação entre a ativação muscular (medida pela recolha eletromiográfica do reto anterior, dos isquiotibiais e do grande glúteo) e a variação da angulação do joelho durante a fase de apoio do salto vertical no plano frontal (medida pela análise cinemática de vídeo) através de um estudo‑piloto. Metodologia – Trata‑se de um estudo descritivo correlacional com uma amostra de 220 saltos verticais (110 saltos correspondentes a cada um dos membros inferiores) realizados por 4 executantes (dois do género feminino e dois do género masculino com idade média de 28 anos ± 6,4). Resultados – Verificou‑se a existência de correlações significativas entre a ativação muscular do reto anterior na fase descendente do salto à direita e à esquerda e a tendência para um menor ou maior ângulo de valgo, respetivamente. O género influencia a dinâmica do joelho, verificando‑se que as mulheres apresentam estratégias de ativação diferentes dos homens. Conclusão – A diminuição da ativação muscular da anca parece influenciar os movimentos dinâmicos do joelho no plano frontal, enquadrando‑se nos resultados obtidos por outros autores. O material utilizado na recolha de dados, o sincronismo entre o trigger e o vídeo e o número reduzido de executantes que realizaram a amostra poderão constituir limitações ao estudo que se deverão considerar na realização de estudos futuros.

Enhancing Multimodal Silent Speech Interfaces With Feature Selection

In research on Silent Speech Interfaces (SSI), different sources of information (modalities) have been combined, aiming at obtaining better performance than the individual modalities. However, when combining these modalities, the dimensionality of the feature space rapidly increases, yielding the well-known "curse of dimensionality". As a consequence, in order to extract useful information from this data, one has to resort to feature selection (FS) techniques to lower the dimensionality of the learning space. In this paper, we assess the impact of FS techniques for silent speech data, in a dataset with 4 non-invasive and promising modalities, namely: video, depth, ultrasonic Doppler sensing, and surface electromyography. We consider two supervised (mutual information and Fisher's ratio) and two unsupervised (meanmedian and arithmetic mean geometric mean) FS filters. The evaluation was made by assessing the classification accuracy (word recognition error) of three well-known classifiers (knearest neighbors, support vector machines, and dynamic time warping). The key results of this study show that both unsupervised and supervised FS techniques improve on the classification accuracy on both individual and combined modalities. For instance, on the video component, we attain relative performance gains of 36.2% in error rates. FS is also useful as pre-processing for feature fusion. Copyright © 2014 ISCA.

BITalino: a novel hardware framework for physiological computing

Physical computing has spun a true global revolution in the way in which the digital interfaces with the real world. From bicycle jackets with turn signal lights to twitter-controlled christmas trees, the Do-it-Yourself (DiY) hardware movement has been driving endless innovations and stimulating an age of creative engineering. This ongoing (r)evolution has been led by popular electronics platforms such as the Arduino, the Lilypad, or the Raspberry Pi, however, these are not designed taking into account the specific requirements of biosignal acquisition. To date, the physiological computing community has been severely lacking a parallel to that found in the DiY electronics realm, especially in what concerns suitable hardware frameworks. In this paper, we build on previous work developed within our group, focusing on an all-in-one, low-cost, and modular biosignal acquisition hardware platform, that makes it quicker and easier to build biomedical devices. We describe the main design considerations, experimental evaluation and circuit characterization results, together with the results from a usability study performed with volunteers from multiple target user groups, namely health sciences and electrical, biomedical, and computer engineering. Copyright © 2014 SCITEPRESS - Science and Technology Publications. All rights reserved.