Applications potentielles des microcontrôleurs dans l’analyse du mouvement humain : l’électromyographie à moindre coût

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• 作者：Jean-Philippe Cyr ; ^{ejc6990@umoncton.ca" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Jonathan Bourgeois ; Grant Handrigan
• 关键词：É ; lectromyographie ; EMG ; Microcontrô ; leur
• 刊名：Neurophysiologie Clinique / Clinical Neurophysiology
• 出版年：2016
• 出版时间：November 2016
• 年：2016
• 卷：46
• 期：4-5
• 页码：252
• 全文大小：48 K

文摘

L’électromyographie (EMG) représente une technique qui capte et enregistre les signaux myoélectriques produits par les échanges d’ions de la membrane des fibres musculaires (Konrad, 2006). En kinésiologie, les occasions d’utiliser cette technique validée sont nombreuses. Toutefois, l’EMG nécessite des systèmes dispendieux et peu accessibles. Il est alors intéressant de considérer certaines alternatives, comme de construire son propre système à l’aide de microcontrôleurs et de capteurs.

Matériel et méthodes

Nous avons élaboré un outil qui consiste en un microcontrôleur (Mega 2650, Arduino LLC) communiquant avec des capteurs (MyoWare™, Advancer Technologies, Raleigh, NC, États-Unis) fonctionnant comme un système électromyographique. Le but de cette étude était de valider l’outil en effectuant une collecte de données et en comparant les résultats avec ceux d’un système commercial (AMT-8, Bortec Biomedical Ltd, Calgary, AB, Canada). Pour ce faire, nous avons installé notre système sur le brachioradial de trois individus. En se basant sur les valeurs d’un dynamomètre, il leur a été demandé d’effectuer des contractions à 25 et 50 % de leur force maximale volontaire (FMV). Trois essais ont été effectués pour chaque mesure.

Résultats

Les valeurs sont exprimées en pourcentage de FMV, sous forme de moyennes et d’écarts-types. À 25 % de la FMV, le système commercial été en mesure de déterminer un pourcentage d’activation musculaire de (0,1969 ± 0,0915), comparativement à (0,0824 ± 0,0446) pour le système utilisant les capteurs MyoWare. À 50 % de la FMV, les résultats obtenus étaient respectivement de (0,3592 ± 0,1545) contre (0,2370 ± 0,0775).

Discussion–conclusion

À la lumière de ces résultats, il semble évident que le système que nous avons assemblé ne soit pas aussi valide qu’un système commercial pour identifier la quantité d’activité musculaire. Cependant, il représente tout de même un avantage économique important, et il existe d’autres applications potentielles où un tel système semble valide, comme pour indiquer la séquence temporelle d’activation musculaire.