Please use this identifier to cite or link to this item:
https://ir.swu.ac.th/jspui/handle/123456789/29012
Title: | การพัฒนาระบบเรียลไทม์ไบโอฟีดแบคด้วยสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อบนแพลตฟอร์มโทรศัพท์สมาร์ทโฟน |
Other Titles: | An EMG biofeedback on mobile platform for muscle exercise |
Advisor : | วีรยส อร่ามเพียรเลิศ |
Authors: | ภัทรศยา สินธุบุญ ศศิพัฎชญ์ ปิยะวรรณะกูล |
Keywords: | สัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ |
Issue Date: | 2565 |
Publisher: | สาขาวิชาวิศวกรรมชีวการแพทย์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ |
Abstract(TH): | โครงงานวิศวกรรมนี้ได้นำเสนอเกี่ยวกับแอพพลิเคชั่นสำหรับตรวจวัดสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อบน โทรศัพท์มือถือระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการนำเข้าสัญญาณไฟฟ้า กล้ามเนื้อ และแสดงผลของสัญญาณบนหน้าจอโทรศัพท์มือถือระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ (Android Mobile) พร้อมบันทึกสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อในรูปแบบไฟล์ .CSV ได้อย่างถูกต้อง และสามารถนำเทคนิค การตรวจวัดสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อบนโทรศัพท์มือถือระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ไปพัฒนาต่อยอด สำหรับระบบการฝึกควบคุมร่างกาย (Biofeedback) ด้วยสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อบนโทรศัพท์มือถือ ระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ (Android Mobile) ในลำดับต่อไป การฝึกควบคุมร่างกายหรือเรียกว่าการทำ Biofeedback เป็นการใช้สัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อใน การฝึกควบคุมร่างกายเพื่อลดความรุนแรงของโรค แต่ก็ยังพบข้อบกพร่องเนื่องจากการฝึกควบคุมร่างกาย จะให้ผลลัพธ์แตกต่างกันไปตามแต่ละบุคคลขึ้นอยู่กับความสม่ำเสมอในการฝึกฝน ผู้ป่วยจึงจำเป็นต้อง เดินทางไปโรงพยาบาลอยู่เป็นประจำ แต่ผู้ป่วยหลายรายไม่สะดวกในการเดินทางมาโรงพยาบาลเพื่อทำ การฝึกควบคุมร่างกายอย่างต่อเนื่องได้ ทำให้ใช้เวลาในการรักษานานขึ้น อีกทั้งแพทย์ก็ไม่สะดวกในการ เดินทางออกไปรักษานอกโรงพยาบาลได้อีกด้วย จากปัญหาดังกล่าวจึงก่อให้เกิดแนวคิดในการตรวจวัด สัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อบนโทรศัพท์มือถือระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ผ่านการส่งสัญญาณบลูทูธ โดยทำ การตรวจวัดสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ 2 มัดพร้อมกันแล้วแสดงผลออกมาเป็นกราฟไฟฟ้ากล้ามเนื้อ 2 แขนแนลเพื่อดูความถูกต้องของกราฟวัดสัญญาณ พร้อมทั้งบันทึกผลเป็นไฟล์ .CSV แล้วนำผลที่ได้ไป คำนวณหาค่า Signal-to-noise ratio (SNR) เฉลี่ยของแต่ละแชนแนล โดยหากค่าของ SNR มากกว่า 10 เดซิเบลขึ้นไปถือว่ามีค่าความถูกต้องที่ดีซึ่งผลการทดลองการวัดสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อแชนแนลที่ 1 มี ค่าอยู่ที่ 17.84426627 เดซิเบล และแชนแนลที่ 2 อยู่ที่ 10.91910758 เดซิเบล |
Abstract: | In order to investigate muscle electrical impulses, this engineering project presents an Android application for measuring muscle electrical impulses and accurately record the muscle electrical signal in the.csv file format while simultaneously display the signal on the screen of the mobile phone operating system Android (Android Mobile). The technique for measuring muscle electrical signals on Android mobile phones can be further developed into a system for body control training. Body control training, also referred to as biofeedback, utilizes electrical musculoskeletal signals to train body control in order to reduce the severity of the disease. However, it also revealed flaws, as practicing body control produced varying results for various individuals depending on the consistency of their training. Therefore, patients must make frequent trips to the hospital. However, it is inconvenient for many patients to travel to the hospital for continuous body control training, resulting in prolonged treatment, and it is also inconvenient for doctors to travel outside of the hospital. Based on this issue, the concept of measuring muscle electrical signals via Bluetooth transmission on Android mobile phones was developed. By simultaneously measuring two bundles of electrical signals and displaying the results as a 2-channel muscle electrical graph, the accuracy of the signal measurement curve can be determined, in addition to recording the results as a.CSV file and using them to calculate the value If the average signal-to-noise ratio (SNR) of each channel is greater than 10 decibels, the SNR is considered accurate 17.84426627 dB in channel 1, while channel 2 is 14.0127099 dB. |
URI: | https://ir.swu.ac.th/jspui/handle/123456789/29012 |
Appears in Collections: | BioEng-Senior Projects |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Eng_Pattarasaya_S.pdf Restricted Access | 9.27 MB | View/Open Request a copy |
Items in SWU repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.