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dc.contributor.authorESCOBAR GOMEZ, FABIO ALEJANDRO
dc.contributor.authorCORAL MUESES, JOHAN YESID
dc.date.accessioned2022-10-27T16:50:13Z
dc.date.available2022-10-27T16:50:13Z
dc.date.issued2022-11-25
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12276/1338
dc.description.abstractLa fatiga muscular está presente en todo tipo de actividad de la vida cotidiana, en pacientes que sufren patologías relacionadas generalmente es más frecuente su aparición en las extremidades superiores e inferiores. Pero esto no quiere decir que una persona sana experimenta este fenómeno. Fernández et. al.(2007), menciona que la fatiga se evidencia desde una reducción en la capacidad de mantener un determinado nivel de fuerza en una contracción sostenida o como la incapacidad de alcanzar un nivel de fuerza inicial en contracciones intermitentes, y está acompañada por cambios en la actividad eléctrica muscular. En palabras menos técnicas se puede definir la fatiga como el cansancio del músculo para producir movimiento articular. El efecto de este fenómeno está relacionado con el foco del área de aplicación, por ejemplo, a nivel de terapia un músculo fatigado pierde los beneficios del tratamiento, otro ejemplo, en ejercicios de alto rendimiento cuando la fatiga está presente puede llevar a lesiones y el músculo no genera aumento de su masa. Entrando en la industria y relacionando los sistemas de protección y ahorro energético se puede evidenciar que un operario que realiza trabajos repetitivos tiende a presentar músculos fatigados, lo que lleva a disminuir su ritmo de trabajo, por lo que, la maquinaria también debería disminuir la velocidad de trabajo con el fin de proteger la vida humana y ahorrar dinero.es
dc.language.isoeses
dc.publisherAUNARes
dc.subjectEMG (electromiografia)es
dc.subjectRNA (redes neuronales artificiales)es
dc.subjectRNN (redes neuronales recurrenteses
dc.titleEVALUACIÓN DE REDES NEURONALES RECURRENTES LSTM EN LA PREDICCIÓN DE FATIGA MUSCULARes
dc.typeThesises
dc.clasificacionI.E.C 148es


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