Browsing by Author "Olarte Mora, Maria Fernanda"
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Item Análisis y detección de fatiga muscular con electromiografía de superficie en sujetos en ambiente laboral.(Universidad de Concepción, 2023) Olarte Mora, Maria Fernanda; Aqueveque Navarro, Pablo EstebanLa fatiga muscular es una sensación de cansancio extremo, tanto físico como mental, que se experimenta durante un trabajo prolongado o intenso. Esta fatiga puede ser causada por diversas razones, como posturas incómodas, esfuerzos continuos y repetidos, sobrecarga de trabajo, movimientos repetitivos y el ambiente físico del trabajo. Estos factores generan tensión constante en los músculos y articulaciones, así como la falta de descanso y recuperación muscular. Para abordar la detección de contracciones y niveles de fatiga muscular, se desarrolló un algoritmo que utiliza la Transformada en Tiempo Corto de Fourier como herramienta matemática principal. Esta técnica permite analizar el comportamiento de la Frecuencia Mediana de la señal en el tiempo, ya que su disminución indica la presencia de fatiga muscular. El algoritmo utiliza un ajuste de regresión lineal para observar la tendencia de la señal a lo largo del tiempo y determinar diferentes niveles de fatiga muscular basados en los porcentajes de disminución. Los resultados del algoritmo se presentan en una Interfaz Gráfica de Usuario, donde se visualizan indicadores como la cantidad de contracciones, la señal preprocesada, la Frecuencia Mediana de la señal y los tiempos en los que se detectan los niveles de fatiga muscular. El algoritmo se aplicó a un grupo de 30 personas sanas que realizaron dos tipos de ejercicios: contracciones isométricas y contracciones dinámicas. Los resultados obtenidos se evaluaron mediante análisis estadísticos, como el Test de Friedman y análisis de precisión y sensibilidad. Estos análisis demostraron que el algoritmo tiene un desempeño prometedor en la detección de fatiga muscular utilizando señales de electromiografía (EMG). Se observaron diferencias significativas en la detección de contracciones entre los ejercicios isométricos y dinámicos, lo que indica la capacidad del algoritmo para adaptarse a diferentes tipos de ejercicio. Además, se encontró una concordancia sustancial entre la fatiga detectada y percibida en los ejercicios dinámicos, lo que sugiere una mayor precisión en la detección de fatiga en ese tipo de ejercicios. Sin embargo, se identificaron algunas limitaciones, como las discrepancias en la detección de contracciones dinámicas y las variaciones en la precisión y sensibilidad en cada nivel de fatiga. Estas limitaciones podrían considerarse en futuras mejoras del algoritmo y en el diseño de nuevas investigaciones en el campo de la detección de fatiga muscular.