Segmentação da intenção de movimento por inteligência artificial em sinais eletromiográficos: investigação em bases multissujeito visando aplicações assistivas.

Descrição

A identificação da intenção de movimento a partir de sinais biológicos é uma etapa fundamental para o desenvolvimento futuro de dispositivos assistivos, como próteses, órteses ativas e interfaces homem-máquina. Entre esses sinais, a eletromiografia de superfície se destaca por permitir a análise da atividade muscular associada à execução ou tentativa de execução de movimentos. No entanto, a variabilidade dos sinais eletromiográficos entre indivíduos, músculos, posicionamento de eletrodos e condições de aquisição ainda representa um desafio para a criação de modelos robustos de segmentação e reconhecimento de padrões motores. Nesse contexto, este projeto tem como objetivo investigar técnicas de inteligência artificial aplicadas à segmentação da intenção de movimento a partir de sinais eletromiográficos, com foco na comparação de diferentes abordagens computacionais em bases públicas e em dados previamente coletados em projetos parceiros. A pesquisa buscará avaliar o desempenho dos métodos em diferentes condições, considerando métricas como acurácia, precisão, sensibilidade, especificidade e capacidade de generalização entre participantes. Em etapa posterior, o projeto poderá subsidiar a elaboração de protocolos próprios de coleta de dados, mediante aprovação ética, contribuindo para o desenvolvimento científico de estratégias de controle aplicáveis a tecnologias assistivas.