LabVIEW usage as part of the biomedical engineering senior design experience

O'Brien, Edward M.; Rogge, Renee

doi:10.1109/iembs.2002.1053445

Cited by 3 publications

(1 citation statement)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Canlı vücudunu gözlemlemek ve rehabilitasyon anlamında kontrol etmek yaygın olan uygulamalı araştırma alanıdır. Bu uygulamalarda EMG işaretleri, sıcaklık ve nem gibi verileri Arduino tabanlı donanımlar ve LabVIEW gibi yazılımlar ile grafik ara yüzler aracılığıyla izlemek ve anlamlı parametreler bulmak mümkündür [7][8][9][10].…”

Section: Introductionunclassified

Arduino ve LabVIEW Kullanarak EMG Verilerinden Eşik Seviye Belirleme ile Motor Kontrol Düzeneği Tasarımı

Şahin¹,

Bayraktar²,

Kavur³

et al. 2017

SDÜ Fen Bil Enst Der

View full text Add to dashboard Cite

Anahtar Kelimeler EMG, LabVIEW, Arduino, RehabilitasyonÖzet: Biyomedikal sinyaller içinde Elektromiyografinin (EMG) incelenmesi popüler bir araştırma alanıdır ve rehabilitasyon tasarım sistemleri için oldukça önemidir. Bu çalışmada kullanılan yöntemler sırasıyla; i) insan üzerinden iskelet kasının sinir yolu ile uyarılarak gerçek zamanlı el parmaklarına ait EMG verilerinin alınması, ii) elde edilen EMG işaretlerinden el açma ve kapama hareketlerinin eşik seviyelerinin histogram yöntemiyle belirlenmesi iii) eşik gerilimlerini kullanarak Arduino kartı üzerinden gerçek zamanlı DC motor kontrolü yapılmıştır. Bu çalışma da belirlenen eşik gerilimleri kullanılarak Arduino tabanlı bir devre ile rehabilitasyon sistemine hazırlık çalışması yapılmıştır. Gerçek zamanlı EMG verileri QNET02697-MYOELECTRIC eğitim seti ile alınmış ve LabVIEW programı ile ara yüzü tasarlanmıştır. Böylece, rehabilitasyon sistemleri için araştırma ve eğitim altyapısına katkı oluşturulabilecektir. Motor Control Setup Design with Determining Threshold Level from EMG Data UsingArduino and LabVIEW Keywords EMG, LabVIEW, Arduino, Rehabilitation, Abstract: Electromyography (EMG) signal analysis in biomedical signals is a popular field of research and it is very important for rehabilitation design systems. The methods used in this study are as follows; i) nerve stimulation of the skeletal muscle over the human to obtain EMG data of real-time hand fingers, ii) determination of hand opening and closing movements threshold levels from obtained EMG signals by histogram method and iii) real time DC motor controls via Arduino using threshold voltage level. This study provided the preparation of the rehabilitation system with an Arduino-based circuit using specified threshold voltages. Real-time EMG data was acquired with the QNET02697-MYOELECTRIC training kit and the graphical user interface of the system was designed with the LabVIEW program. Thus, contribution to the research and education infrastructure for the rehabilitation systems might be established.

show abstract

Section: Introductionunclassified