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You searched for +publisher:"Universidade Estadual Paulista" +contributor:("Carvalho, Aparecido Augusto de [UNESP]"). Showing records 1 – 3 of 3 total matches.

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1. Xavier, Ricardo Taoni [UNESP]. Implementação de uma prótese ativa para membro superior de baixo custo.

Degree: 2016, Universidade Estadual Paulista

This paper describes the implementation a low cost hand prosthesis, a mechanism constituted by sixteen degrees of freedom, five articulated fingers individually, driven by mechanical tendons. Its structure was made in a 3D printer. For the man-machine interfacing, a shield was developed which performs the acquisition of electromyographic signals, with two channels, SD card storage and an electronic system able to generate a database of movements made by the human hand. The Arduino platform was used for processing and programming. The system contains an app with a programmable drive and insertion movements protocol, providing independence to the user. Tests were conducted in which the implemented system performed movements, after storing various functional hand movements. This was possible due to the development of an algorithm capable of recognizing, quantifying and storing the signals produced by muscle contractions. The implemented active prosthesis worked well for patients with congenital deformity and amputee. The total value of the mechanical and electronic components required to implement the active prosthesis and the use of free hardware and software contribute to the low cost of the device.

Neste trabalho, descreve-se a implementação de uma prótese de mão biônica de baixo custo, constituída por um mecanismo com dezesseis graus de liberdade, cinco dedos articulados individualmente, acionados por tendões mecânicos. Sua estrutura foi fabricada em impressora 3D. Para o interfaceamento homem-máquina foi desenvolvido um shield, que realiza a aquisição de sinais eletromiográficos, com dois canais, armazenamento em cartão SD e um sistema eletrônico capaz de gerar um banco de dados com movimentos realizados pela mão humana. Foi utilizada a plataforma Arduino para processamento e programação. O sistema contém um aplicativo com protocolo de acionamento programável e inserção de movimentos, proporcionando independência ao usuário. Foram realizados testes nos quais o sistema implementado executou movimentos, após armazenar vários movimentos funcionais da mão. Isso foi possível devido ao desenvolvimento de um algoritmo capaz de reconhecer, quantificar e armazenar os sinais produzidos pelas contrações dos músculos. A prótese ativa implementada funcionou adequadamente para paciente com deformidade congênita e para paciente amputado. O valor total dos componentes mecânicos e eletrônicos necessários para implementar a prótese ativa e a utilização de hardwares e softwares livres contribuem para que o custo do dispositivo seja reduzido.

Advisors/Committee Members: Carvalho, Aparecido Augusto de [UNESP], Universidade Estadual Paulista (UNESP).

Subjects/Keywords: Mão biônica; Prótese ativa; Eletromiografia; Luva sensorizada; Baixo custo; Bionic hand; Active prosthesis; Electromyography; Sensor glove; Low cost

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APA (6th Edition):

Xavier, R. T. [. (2016). Implementação de uma prótese ativa para membro superior de baixo custo. (Thesis). Universidade Estadual Paulista. Retrieved from http://hdl.handle.net/11449/144525

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

Xavier, Ricardo Taoni [UNESP]. “Implementação de uma prótese ativa para membro superior de baixo custo.” 2016. Thesis, Universidade Estadual Paulista. Accessed January 26, 2021. http://hdl.handle.net/11449/144525.

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MLA Handbook (7th Edition):

Xavier, Ricardo Taoni [UNESP]. “Implementação de uma prótese ativa para membro superior de baixo custo.” 2016. Web. 26 Jan 2021.

Vancouver:

Xavier RT[. Implementação de uma prótese ativa para membro superior de baixo custo. [Internet] [Thesis]. Universidade Estadual Paulista; 2016. [cited 2021 Jan 26]. Available from: http://hdl.handle.net/11449/144525.

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Council of Science Editors:

Xavier RT[. Implementação de uma prótese ativa para membro superior de baixo custo. [Thesis]. Universidade Estadual Paulista; 2016. Available from: http://hdl.handle.net/11449/144525

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2. Giovanini, Renato de Macedo [UNESP]. SSVEP-EEG signal pattern recognition system for real-time brain-computer interfaces applications.

Degree: 2017, Universidade Estadual Paulista

There are, nowadays, about 110 million people in the world who live with some type of severe motor disability. Specifically in Brazil, about 2.2% of the population are estimated to live with a condition of difficult locomotion. Aiming to help these people, a vast variety of devices, techniques and services are currently being developed. Among those, one of the most complex and challenging techniques is the study and development of Brain-Computer Interfaces (BCIs). BCIs are systems that allow the user to communicate with the external world controlling devices without the use of muscles or peripheral nerves, using only his decoded brain activity. To achieve this, there is a need to develop robust pattern recognition systems, that must be able to detect the user’s intention through electroencephalography (EEG) signals and activate the corresponding output with reliable accuracy and within the shortest possible processing time. In this work, different EEG signal processing techniques were studied, and it is presented the development of a EEG under visual stimulation (Steady-State Visual Evoked Potentials - SSVEP) pattern recognition system. Using only Open Source tools and Python programming language, modules to manage datasets, reduce noise, extract features and perform classification of EEG signals were developed, and a comparative study of different techniques was performed, using filter banks and Discrete Wavelet Transforms (DWT) as feature extraction approaches, and the classifiers K-Nearest Neighbors, Multilayer Perceptron and Random Forests. Using DWT approach with Random Forest and Multilayer Perceptron classifiers, high accuracy rates up to 92 % were achieved in deeper decomposition levels. Then, the small-size microcomputer Raspberry Pi was used to perform time processing evaluation, obtaining short processing times for every classifiers. This work is a preliminary study of BCIs at the Laboratório de Instrumentação e Engenharia Biomédica, and, in the future, the system here presented may be part of a complete SSVEP-BCI system.

Existem, atualmente, cerca de 110 milhões de pessoas no mundo que vivem com algum tipo de deficiência motora severa. Especificamente no Brasil, é estimado que cerca de 2.2% da população conviva com alguma condição que dificulte a locomoção. Com o intuito de auxiliar tais pessoas, uma grande variedade de dispositivos, técnicas e serviços são atualmente desenvolvidos. Dentre elas, uma das técnicas mais complexas e desafiadoras é o estudo e o desenvolvimento de Interfaces Cérebro-Computador (ICMs). As ICMs são sistemas que permitem ao usuário comunicar-se com o mundo externo, controlando dispositivos sem o uso de músculos ou nervos periféricos, utilizando apenas sua atividade cerebral decodificada. Para alcançar isso, existe a necessidade de desenvolvimento de sistemas robustos de reconhecimento de padrões, que devem ser capazes de detectar as intenções do usuáro através dos sinais de eletroencefalografia (EEG) e ativar a saída correspondente com acurácia…

Advisors/Committee Members: Carvalho, Aparecido Augusto de [UNESP], Universidade Estadual Paulista (UNESP).

Subjects/Keywords: Pattern recognition; Machine learning; Brain-machine interface; Brain-computer interface; Python; Raspberry Pi; Open-source; Reconhecimento de padrões; Aprendizado de máquina; Interface cérebro-máquina; Interface cérebro-computador

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APA (6th Edition):

Giovanini, R. d. M. [. (2017). SSVEP-EEG signal pattern recognition system for real-time brain-computer interfaces applications. (Thesis). Universidade Estadual Paulista. Retrieved from http://hdl.handle.net/11449/151710

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

Giovanini, Renato de Macedo [UNESP]. “SSVEP-EEG signal pattern recognition system for real-time brain-computer interfaces applications.” 2017. Thesis, Universidade Estadual Paulista. Accessed January 26, 2021. http://hdl.handle.net/11449/151710.

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MLA Handbook (7th Edition):

Giovanini, Renato de Macedo [UNESP]. “SSVEP-EEG signal pattern recognition system for real-time brain-computer interfaces applications.” 2017. Web. 26 Jan 2021.

Vancouver:

Giovanini RdM[. SSVEP-EEG signal pattern recognition system for real-time brain-computer interfaces applications. [Internet] [Thesis]. Universidade Estadual Paulista; 2017. [cited 2021 Jan 26]. Available from: http://hdl.handle.net/11449/151710.

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Council of Science Editors:

Giovanini RdM[. SSVEP-EEG signal pattern recognition system for real-time brain-computer interfaces applications. [Thesis]. Universidade Estadual Paulista; 2017. Available from: http://hdl.handle.net/11449/151710

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3. Fanfoni, Caroline Meireles [UNESP]. Avaliação de escoliose utilizando baropodômetro e rede neural artificial.

Degree: 2017, Universidade Estadual Paulista

A patologia mais recorrente na coluna vertebral é a escoliose. A modificação estrutural causada pela escoliose gera o desalinhamento postural global do indivíduo. Uma das modificações causadas pelo desalinhamento postural é a forma como o indivíduo distribui o peso na região plantar dos pés. O objetivo deste trabalho foi implementar um sistema eletrônico constituído por um baropodômetro e redes neurais artificiais para separar pacientes com Grau I na classificação de Ricard, de 1o a 19o de escoliose, em dois grupos, C1 (1o a 9o) e C2 (10o a 19o). A maior percentagem de pacientes com escoliose está nesta faixa, aqueles que não precisam usar coletes ou fazer cirurgia, e cujo tratamento é realizado com ginásticas especiais e com avaliações freqüentes pelo profissional de saúde. A classificação dos pacientes nos grupos de escoliose foi implementada com o software Matlab e redes neurais artificiais, usando o algoritmo de treinamento backpropagation. A precisão média da classificação foi de 93,7% para o grupo C1 e 94,5% para o grupo C2. As acurácias na classificação foram de 83,3% para o grupo C1 e 96% para o grupo C2. O sistema implantado pode contribuir para o tratamento de pacientes com grau de escoliose na faixa de 1o a 19o, o intervalo de maior incidência desta patologia, no qual o monitoramento da condição clínica com técnicas não invasivas é de fundamental importância.

The most recurrent pathology in the spine is scoliosis. The structural modification caused by scoliosis generates the individual's overall postural misalignment. One of the modifications caused by postural misalignment is the way the individual distributes the weight in the plantar region of the feet. The objective of this work was to implement an electronic system consisting of a baropodometer and artificial neural networks to separate patients with Grade I in the classification of Ricard, from 1o to 19o of scoliosis, in two groups, C1 (1o to 9o) and C2 (10o to 9o). The largest percentage of patients with scoliosis are in this range, those who do not need to wear vests or have surgery, and whose treatment is performed with special gymnastics and with frequent evaluations by the health professional. The classification of patients in the scoliosis groups was implemented with Matlab software and artificial neural networks, using the backpropagation training algorithm. The mean precision of the classification was 93.7% for the C1 group and 94.5% for the C2 group. The accuracy in the classification was 83.3% for the group C1 and 96.0% for the group C2. The implemented system can contribute to the treatment of patients with grade of scoliosis in the range from 1o to 19o, the interval of higher incidence of this pathology, in which the monitoring of the clinical condition by non-invasive techniques is of fundamental importance.

Advisors/Committee Members: Carvalho, Aparecido Augusto de [UNESP], Universidade Estadual Paulista (UNESP).

Subjects/Keywords: Escoliose; Baropodômetro; Redes neurais artificiais; Retropropagação

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APA (6th Edition):

Fanfoni, C. M. [. (2017). Avaliação de escoliose utilizando baropodômetro e rede neural artificial. (Thesis). Universidade Estadual Paulista. Retrieved from http://hdl.handle.net/11449/150994

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

Fanfoni, Caroline Meireles [UNESP]. “Avaliação de escoliose utilizando baropodômetro e rede neural artificial.” 2017. Thesis, Universidade Estadual Paulista. Accessed January 26, 2021. http://hdl.handle.net/11449/150994.

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MLA Handbook (7th Edition):

Fanfoni, Caroline Meireles [UNESP]. “Avaliação de escoliose utilizando baropodômetro e rede neural artificial.” 2017. Web. 26 Jan 2021.

Vancouver:

Fanfoni CM[. Avaliação de escoliose utilizando baropodômetro e rede neural artificial. [Internet] [Thesis]. Universidade Estadual Paulista; 2017. [cited 2021 Jan 26]. Available from: http://hdl.handle.net/11449/150994.

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Council of Science Editors:

Fanfoni CM[. Avaliação de escoliose utilizando baropodômetro e rede neural artificial. [Thesis]. Universidade Estadual Paulista; 2017. Available from: http://hdl.handle.net/11449/150994

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