Diseño de prótesis de brazo basado en la clasificación de señales mioeléctricas mediante inteligencia artificial

Sánchez Véliz, Milton Josué; Jara Cadena, Miguel Sebastián

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Facultad de Ingeniería en Mecánica y Ciencias de la Producción
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Tesis de Mecatrónica
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dc.contributor.advisor	Puruncajas Maza, Bryan Joao, Director
dc.contributor.author	Sánchez Véliz, Milton Josué
dc.contributor.author	Jara Cadena, Miguel Sebastián
dc.creator	ESPOL.FIMCP
dc.date.accessioned	2025-03-19T16:07:19Z
dc.date.available	2025-03-19T16:07:19Z
dc.date.issued	2024
dc.identifier.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 .
dc.identifier.uri	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/65661
dc.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.
dc.format	application/pdf
dc.format.extent	69 página
dc.language.iso	spa
dc.publisher	ESPOL.FIMCP
dc.rights	openAccess
dc.subject	Prótesis Mioeléctrica
dc.subject	Inteligencia Artificial
dc.subject	Simulación 3D
dc.subject	Accesibilidad
dc.subject	Innovación Tecnológica
dc.title	Diseño de prótesis de brazo basado en la clasificación de señales mioeléctricas mediante inteligencia artificial
dc.type	Ingeniero en Mecatrónica
dc.identifier.codigoespol	T-114984
dc.description.city	Guayaquil
dc.description.degree	Escuela Superior Politécnica del Litoral
dc.identifier.codigoproyectointegrador	INGE-2786
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.