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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2022.tde-16082022-075929
Document
Author
Full name
Matheus Guimarães Nogueira
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2022
Supervisor
Committee
Kohn, Andre Fabio (President)
Magalhães, Fernando Henrique
Watanabe, Renato Naville
Title in Portuguese
Efeitos de realimentação de aceleração e dinâmica preditiva de proprioceptores em modelo matemático de controle postural.
Keywords in Portuguese
Bioengenharia
Controle motor
Controle postural
Feedback sensório-motor
Abstract in Portuguese
Toda pessoa mantém uma postura ereta quieta graças a um sistema de controle postural apropriado, havendo, como subproduto, oscilações posturais. Em diversos trabalhos sobre as estratégias que o sistema nervoso central utiliza para manter uma estabilidade postural adequada, utilizam-se modelos biomecânicos e neuromusculares para estudar dinâmicas em simulações que interpretam as oscilações do centro de massa do corpo como a de um modelo de pêndulo invertido. Nesse contexto, para simulações de controle postural, emprega-se na literatura, com certa frequência, um controlador proporcional-derivativo para representar a atividade corretiva na articulação do tornozelo dada pelo controle motor durante a manutenção da postura. Por outro lado, alguns trabalhos descrevem a importância da atividade de uma realimentação da aceleração muscular e de mecanismos preditivos no controle motor e em controle postural dado pelos fusos musculares, em geral com base em hipóteses autoriais. No presente trabalho, estudou-se os efeitos que a introdução de aceleração e do controle preditivo em um sistema computacional de controle postural comumente usado na literatura e com base em achados fisiológicos dos sinais aferentes dos fusos. Usou-se como parâmetros a estabilidade do pêndulo, o desvio padrão da projeção do centro de pressão e as mudanças nos valores dos ganhos do modelo para estudar os efeitos que o acréscimo de realimentação de aceleração e controle postural causavam no sistema. Assim, os resultados de simulações Monte Carlo das saídas dos modelos mostraram que a adição de cada uma das novas informações proprioceptivas tornaram o sistema mais robusto, de forma que a melhoria mais eficiente está no acréscimo das duas novas informações.
Title in English
Effects of acceleration feedback and predictive dynamics of proprioceptors in a mathematical model of postural control.
Keywords in English
Biomedical engineering
Postural control
Sensorimotor feedback
Abstract in English
Every person maintains a quiet upright posture thanks to an appropriate postural control system and produces postural oscillations as results. In several studies on the strategies that the central nervous system uses to maintain adequate postural stability, biomechanical and neuromuscular models are used to study dynamic posturographic measurements in simulations that interpret the oscillations of the bodys center of mass as an inverted pendulum model. In this context, for postural control simulations, a proportional-derivative controller is frequently used in the literature to represent the corrective activity in the ankle joint given by motor control during posture maintenance. On the other hand, some works describe the importance of the activity of a feedback of muscular acceleration and of predictive mechanisms in the motor control and in postural control given by the muscle spindles, in general based on authorial hypotheses. In the present work, we studied the effects that the introduction of acceleration feedback and predictive control in a computational postural control system commonly used in the literature and based on physiological findings of afferent signals from the spindles. The pendulum stability, the standard deviation of the center of pressure projection and the changes in the values of the model gains were used as parameters to study the effects that the addition of the feedback of acceleration and postural control caused in the system. Thus, the results of Monte Carlo simulations of the model outputs showed that the addition of each of the new proprioceptive information made the system more robust, so that the most efficient improvement is in the addition of the two new information.
 
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Publishing Date
2022-08-24
 
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