Amendolara, Vittorio Rocco
 
(2022)
Analisi dell'attività muscolare del deltoide nel movimento di reaching tramite elettromiografia ad alta densità e monopoli simulati.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in 
Ingegneria biomedica [L-DM270] - Cesena, Documento full-text non disponibile
  
 
  
  
        
        
	
  
  
  
  
  
  
  
    
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      Abstract
      La seguente tesi è stata sviluppata all’interno del progetto Neurograsp il cui obiettivo è individuare una correlazione tra l’attività muscolare e l’attivazione delle diverse aree corticali.
Sono state impiegate diverse tecniche per acquisire segnali dal soggetto durante il task motorio da lui eseguito e questa tesi è incentrata sull’analisi dei dati acquisiti tramite Elettromiografia ad alta densità. I segnali elaborati sono quelli relativi all’attività muscolare di deltoide anteriore e posteriore, muscoli essenziali per il movimento di reaching.
Il seguente lavoro è incentrato sull’elaborazione dei dati grezzi dall’HD-EMG e sulla loro rappresentazione con lo scopo di trarre conclusioni riguardo i pattern dell’attività muscolare e l’apprendimento motorio.
In definitiva l’analisi qui descritta mira a descrivere nel contesto del progetto Neurograsp come si comportano i deltoidi riportando in dettaglio esempi dei risultati più significativi.
     
    
      Abstract
      La seguente tesi è stata sviluppata all’interno del progetto Neurograsp il cui obiettivo è individuare una correlazione tra l’attività muscolare e l’attivazione delle diverse aree corticali.
Sono state impiegate diverse tecniche per acquisire segnali dal soggetto durante il task motorio da lui eseguito e questa tesi è incentrata sull’analisi dei dati acquisiti tramite Elettromiografia ad alta densità. I segnali elaborati sono quelli relativi all’attività muscolare di deltoide anteriore e posteriore, muscoli essenziali per il movimento di reaching.
Il seguente lavoro è incentrato sull’elaborazione dei dati grezzi dall’HD-EMG e sulla loro rappresentazione con lo scopo di trarre conclusioni riguardo i pattern dell’attività muscolare e l’apprendimento motorio.
In definitiva l’analisi qui descritta mira a descrivere nel contesto del progetto Neurograsp come si comportano i deltoidi riportando in dettaglio esempi dei risultati più significativi.
     
  
  
    
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(Laurea)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Amendolara, Vittorio Rocco
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Deltoide,HD-EMG,Schiere di elettrodi,Apprendimento motorio,Attività muscolare,Movimento di Reaching
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          30 Settembre 2022
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
    Altri metadati
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Amendolara, Vittorio Rocco
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Deltoide,HD-EMG,Schiere di elettrodi,Apprendimento motorio,Attività muscolare,Movimento di Reaching
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          30 Settembre 2022
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
  
  
  
  
  
    
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