1. DSpace en ESPOL
2. Unidades Académicas
3. Facultad de Ingeniería en Mecánica y Ciencias de la Producción
4. Tesis de Mecatrónica

Title:	Diseño de prótesis de brazo basado en la clasificación de señales mioeléctricas mediante inteligencia artificial
Authors:	Puruncajas Maza, Bryan Joao, Director Sánchez Véliz, Milton Josué Jara Cadena, Miguel Sebastián
Keywords:	Prótesis Mioeléctrica Inteligencia Artificial Simulación 3D Accesibilidad Innovación Tecnológica
Issue Date:	2024
Publisher:	ESPOL.FIMCP
Citation:	Sánchez Véliz, M. J. y Jara Cadena, M. S. (2024). Diseño de prótesis de brazo basado en la clasificación de señales mioeléctricas mediante inteligencia artificial. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FIMCP .
Description:	El presente trabajo desarrolla una prótesis accesible basada en inteligencia artificial para personas en Ecuador. Se busca diseñar un sistema que interprete señales musculares y controle una prótesis. La hipótesis sostiene que la inteligencia artificial mejora la precisión en la interpretación de movimientos. La justificación radica en la necesidad de soluciones económicas y personalizadas. Se emplearon sensores para capturar señales musculares, un microcontrolador para procesarlas y un modelo de inteligencia artificial para predecir movimientos. Además, se creó una prótesis virtual para simular los movimientos antes de fabricar un prototipo. Se utilizaron técnicas de deep learning y simulación 3D en Blender. Los resultados muestran que el diseño es más económico que las opciones importadas. El sistema alcanzó un 95% de precisión en la interpretación de señales musculares y logró simular movimientos básicos como pinza, puño, descanso y movimientos individuales de los dedos. En conclusión, el modelo permitió clasificar movimientos con alta precisión, validando la viabilidad de la simulación en tiempo real. La integración de inteligencia artificial, biomecánica y animación 3D representa un avance en prótesis accesibles, con aplicaciones potenciales en rehabilitación y entrenamiento controlado. Palabras Clave: Prótesis Mioeléctrica, Inteligencia Artificial, Simulación 3D, Accesibilidad, Innovación Tecnológica.
metadata.dc.description.abstractenglish:	This work develops an accessible prosthesis based on artificial intelligence for people in Ecuador. The objective is to design a system that interprets muscle signals and controls a prosthesis. The hypothesis states that artificial intelligence improves the accuracy of movement interpretation. The justification lies in the need for affordable and personalized solutions. Sensors were used to capture muscle signals, a microcontroller to process them, and an artificial intelligence model to predict movements. Additionally, a virtual prosthesis was created to simulate movements before manufacturing a prototype. Deep learning techniques and 3D simulation in Blender were employed. The results show that the design is more affordable than imported options. The system achieved 95% accuracy in interpreting muscle signals and successfully simulated basic movements such as pinch, fist, rest, and individual finger movements. In conclusion, the model classified movements with high accuracy, validating the feasibility of real-time simulation. The integration of artificial intelligence, biomechanics, and 3D animation represents an advancement in accessible prostheses, with potential applications in rehabilitation and controlled training. Keywords: Myoelectric Prosthesis, Artificial Intelligence, 3D Simulation, Accessibility, Technological Innovation.
URI:	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/65661
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	INGE-2786
Appears in Collections:	Tesis de Mecatrónica

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.