Ottimizzazione della stampa di sensori EMG e loro caratterizzazione

Surface electromyography (sEMG) is a method of recording the electrical activity of muscles, which provides valuable information regarding their contraction and relaxation. This technique is considered noninvasive because, for signal detection, it does not require the insertion of any needle, as in the case of needle electromyography. In addition, the use of flexible, deformable substrates and conductive, biocompatible inks makes it possible to obtain matrices that can be easily adapted to the body surface and worn for a long time. Among the various opportunities offered in literature, in the experimental work studied in this paper, electrodes’ arrays made by inkjet technique were used. These are made with a silver nanoparticle-based ink deposited on a flexible polyimide polymer substrate. Due to the reduced thickness of the substrate, such matrices showed excellent skin interaction ability and better stability over time. Due to the extreme versatility of the digital printing process used, it was possible to make electrodes with different sizes and distances in order to evaluate the influence of these parameters on the characteristics of the acquired EMG signals. In detail, the experimental activities described in this paper involved as a first aspect the acquisition of the EMG signal on the biceps muscle of four subjects, using three different geometries of matrices. Following signal acquisition, the data are processed through MATLAB software, using standard techniques for signal visualization and initial filtering to remove interfering components. In addition, advanced filtering methods (e.g., ICA, EMD, and PCA), were compared with more traditional filters, (e.g., Butterworth), showing the improved performance of the Butterworth filter for the specific configuration used in these acquisitions. The work carried out is part of a broader area of research, that is the one of EMG electrode integration in wearable devices. This area of research contributes to the field of electromyography by providing a better understanding of the sEMG signal, detection techniques, and filtering techniques. The results obtained may be relevant in the biomedical field, especially in biomechanics, physiotherapy, and research on human-machine interfaces based on the sEMG signal.

L'elettromiografia di superficie (sEMG) è un metodo per registrare l'attività elettrica dei muscoli, che fornisce informazioni preziose riguardo alla loro contrazione e rilassamento. Questa tecnica viene considerata non invasiva in quanto, per la rilevazione del segnale, non richiede l’inserimento di alcun ago, come, al contrario, avviene nell’elettromiografia ad ago. Inoltre, l’utilizzo di substrati flessibili e deformabili e di inchiostri conduttivi e biocompatibili permette di ottenere matrici facilmente adattabili alla superficie corporea e indossabili per lungo tempo. In questo contesto, tra le varie opportunità offerte in letteratura, nell’attività sperimentale oggetto di questo elaborato sono stati utilizzati vettori di elettrodi realizzati tramite tecnica a getto di inchiostro, con un inchiostro a base di nanoparticelle di argento depositato su un substrato polimerico flessibile di poliimmide. Grazie al ridotto spessore del substrato, tali matrici hanno mostrato un’ottima capacità di interazione con la pelle e migliore stabilità nel tempo. Grazie alla estrema versatilità del processo di stampa digitale utilizzato, è stato possibile realizzare elettrodi con diverse dimensioni e distanze, in modo da valutare l’influenza di tali parametri sulle caratteristiche dei segnali EMG acquisiti. In dettaglio, le attività sperimentali descritte nel presente elaborato hanno riguardato come primo aspetto l’acquisizione del segnale EMG sul muscolo bicipite di quattro soggetti, utilizzando tre geometrie diverse di matrici. In seguito all’acquisizione del segnale, i dati sono elaborati tramite il software MATLAB, utilizzando tecniche standard per la visualizzazione dei segnali e l’iniziale filtraggio per eliminare le componenti interferenti. In aggiunta, metodi di filtraggio avanzati (e.g. ICA, EMD e PCA), sono stati confrontati con i filtri più tradizionali, (e.g. Butterworth), mostrando le prestazioni migliori del filtro Butterworth per la configurazione specifica utilizzata in queste acquisizioni. Le attività svolte si inseriscono all’interno di un ambito di ricerca più vasto, ovvero quello dell’integrazione degli elettrodi EMG in dispositivi indossabili, che contribuisce al campo dell'elettromiografia fornendo una migliore comprensione del segnale sEMG, delle tecniche di rilevazione e delle tecniche di filtraggio. I risultati ottenuti possono essere rilevanti in ambito biomedico, soprattutto nel campo della biomeccanica, fisioterapia e della ricerca sulle interfacce uomo-macchina basate sul segnale sEMG.