NARRATIVE BIBLIOGRAPHIC REVIEW OF NATIONAL SCIENTIFIC ARTICLES (2015 TO NOVEMBER 2025) ON APPLICATIONS OF SURFACE ELECTROMYOGRAPHIC SIGNALS IN HEALTH, FOCUSING ON REHABILITATION, MONITORING, AND DIAGNOSIS.
REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/dt10202512221558
Arthur de Lima e Cassia de Jesus Amparo1
Marcos Henrique Mesquita2
RESUMO
O presente estudo apresenta uma revisão bibliográfica de publicações brasileiras realizadas entre os anos de 2015 à outubro de 2025, acerca das aplicações do sinal mioelétrico (EMG) na área da saúde, com foco em reabilitação, monitoração e diagnóstico clínico. A pesquisa seguiu por uma abordagem qualitativa e descritiva, utilizando as bases SciELO, PubMed, LILACS e IEEE Xplore com critérios específicos para estudos nacionais com aplicação prática do EMG. Dos 117 estudos inicialmente encontrados, após analisados, foram selecionados 20 artigos que forneceram informações metodológicas e técnicas dentro dos critérios estabelecidos para compor a análise final. Os resultados mostram que, embora haja estudos científicos crescentes envolvendo EMG no país, a maior parte das publicações envolve os aspectos clínicos e fisiológicos, obtendo-se lacunas nos detalhes técnicos que abranjam a aquisição e o processamento do sinal. Observou-se também uma forte dependência de equipamentos comerciais e ausência de padronização metodológica, dificultando a replicabilidade dos estudos e limitando avanços em aplicações tecnológicas emergentes, como machine learning, interfaces homem-máquina e sistemas interativos. Portanto, torna-se evidente a necessidade de aprofundamento técnico nas pesquisas brasileiras sobre sinais mioelétricos, especialmente nos protocolos de aquisição e técnicas de processamento, destacando o papel estratégico do tecnólogo em sistemas biomédicos como elo entre o conhecimento fisiológico e soluções tecnológicas aplicadas à saúde.
Palavras-chave: Sinal eletromiográfico, reabilitação, aplicação, tecnologia, processamento de sinais, saúde.
1. INTRODUÇÃO
1.1 TECIDO MUSCULAR
O sistema muscular é feito principalmente de músculos esqueléticos (Figura 4), músculos cardíacos e lisos, dentro da abordagem de biomecânica vale destacar os músculos esqueléticos por permitirem movimento e equilíbrio ao corpo como vemos na Figura 1.
Sua fibra muscular, composta por miofibrilas que por sua vez são formados por sarcômeros, envoltas de tecidos conjuntivos e inervadas por neurônios, permite que o músculo seja receptor de estímulos nervosos e responda os mesmos com relaxamento e contração (MCCULLER; JESSU; CALLAHAN, 2023).
Figura 2. Tecido muscular estriado esquelético
No que se diz respeito ao mecanismo de contração, o estímulo nervoso gera um potencial de ação que se espalha pelo sarcolema, alterando o equilíbrio iônico da fibra muscular, o que faz ativar as proteínas contráteis promovendo o encurtamento da fibra. Essa sequência está ligada de forma intrínseca à atividade elétrica que pode ser medida externamente.
1.2 CONTRAÇÃO MUSCULAR
Figura 3 – Gráfico de Potencial de Ação.
O músculo estriado esquelético é constituído por sarcolema, miofibrilas, sarcoplasma, além de núcleos subsarcolemais. Para a realização da contração muscular o sarcolema tem um papel crucial mantendo a em equilíbrio a separação iônica no interior da fibra (Figura 6), sendo rica em potássio (K⁺) e, por sua vez, o exterior abundante em sódio (NA⁺), resultando em uma uma membrana eletricamente polarizada (LEVY; DIAMENT; SARAIVA.,1960).
Figura 4 – Polarização da membrana
Após a chegada de um estímulo nervoso (Figura 5), a acetilcolina é liberada desencadeando a despolarização do sarcolema, essa alteração gera um potencial de ação pela fibra muscular. Como resultado desse fenômeno bioelétrico temos sinais elétricos denominados como sinais eletromiográficos que podem ser captados por sensores EMG (LEVY; DIAMENT; SARAIVA.,1960).
Figura 5 – Representação de sarcômero relaxado e contraído.
Após este estímulo, ocorre a interação entre duas proteínas contráteis, denominadas actina e miosina (Figura 7), que graças a presença de íons como cálcio e magnésio, tornam possível o deslizamento de filamentos gerando então a contração. Para ocorrer a contração existe uma energia que é gerada graças a hidrólise de ATP, que por sua vez é reproduzida através de processos bioquímicos como Ciclo de Krebs (LEVY; DIAMENT; SARAIVA.,1960).
Portanto o processo de contração passa pelos seguintes passos:
- Estímulo;
- Despolarização do Sarcolema;
- Formação de ponte actina – miosina;
- Contração;
- Ressíntese de ATP.
1.3 ASPECTOS GERAIS DO SINAL ELETROMIOGRÁFICO
O Sinal eletromiográfico (EMG) é a representação elétrica da ativação neuromuscular, resultado da soma de potências de ação durante a contração muscular. A amplitude e conteúdo espectral podem variar conforme as unidades motoras correspondentes, assim como pode variar de acordo com estado fisiológico da fibra muscular. Esta atividade elétrica pode ser registrada de forma externa e não invasiva por eletrodos, entretanto este sinal está suscetível a variações que estão relacionadas ao posicionamento dos eletrodos, do tipo de tecido conjuntivo e outros (DE LUCA, 2002).
O sinal eletromiográfico é caracterizado por suas propriedades fisiológicas, espectrais e instrumentais, esse é um sinal biológico não estacionário e de natureza estocástica cuja a amplitude varia entre 50 μV e 5 mV, dependendo da intensidade da contração. Em termos espectrais as informações mais relevantes é predominantemente entre 10 a 500 Hz, portanto recomenda-se o uso de filtros passa-banda entre 20 a 450 Hz para aplicações clínicas e biomecânicas, além de filtros notch em 50/60Hz para remoção da interferência da rede elétrica e maior integridade do sinal (BIANCHI et al., 2020).
Quando se trata de domínio do tempo, técnicas como RMS (Root Mean Square), MAV (Mean Absolute Value) e IEMG (Integrated EMG) são usadas para qualificar o nível de ativação muscular (HUSSAIN; MOHD-YASIN, 2006). No domínio da frequência, parâmetros como por exemplo, frequência mediana e média possibilitam verificar a fadiga muscular, geralmente sendo atrelada ao deslocamento do espectro para frequências mais baixas (DE LUCA, 1997).
O sinal EMG está sujeito a ruídos como interferência da rede (50/60Hz), artefatos de movimento e “Cross-talk” de músculos adjacentes. Estes efeitos exigem técnicas adequadas de aquisição e processamento para garantir qualidade e interpretação fiel dos dados (FARINA; MERLETI, 2000).
Segundo as recomendações do projeto europeu SENIAM, a padronização do uso de eletrodos é de suma importância, na captação do sinal eletromiográfico de superfície, para garantir a qualidade e também a reprodutividade do sinal EMG . O estudo utiliza a nomenclatura “Sensores” para se referir ao Eletrodos, destacando os eletrodos bipolares para registro de potencial diferencial entre dois pontos do músculo, reduzindo interferências (HERMENS et al., 1999).
Quanto às características físicas, recomendam eletrodos circulares de aproximadamente 10mm de diâmetro e orientados paralelamente (Figura 8) às fibras musculares, com distância intereletrodos de 20mm, conseguindo assim otimizar amplitude do sinal. Os eletrodos devem ser posicionados sobre o ventre muscular, entre a placa motora e o tendão, evitando regiões de transição e músculos adjacentes (HERMENS et al., 1999).
Em relação ao material destacado, Ag/AgCl é apontado com destaque pela sua capacidade de baixa impedância e alta estabilidade sendo acompanhado com gel condutivo. Além disso, o padrão SENIAM ressalta a importância de sensores leves, cabos firmementes presos, minimizando artefatos de movimento em condições dinâmicas (HERMENS et al., 1999)
Os Hardwares interferem diretamente na qualidade da aquisição, sensores modernos utilizam de amplificadores diferenciais de alto desempenho e CMRR (Common-Mode Rejection Ratio), frequentemente ≥ 100 dB, capazes de rejeitar ruídos comuns aos eletrodos e melhorar a relação sinal-ruído. Combinados com filtros de passa-alta para eliminar artefatos de movimento e aos filtros de passa-baixa que atenuam ruídos de alta frequência, garantem que apenas o conteúdo fisiologicamente relevante seja digitalizado (LEE et al., 2018).
Figura 6 – Posicionamento de eletrodos em Antebraço.
1.4 APLICABILIDADE DO SINAL ELETROMIOGRÁFICO DE SUPERFÍCIE
A aplicabilidade destes sinais eletromiográficos pode auxiliar na reabilitação de cerca de aproximadamente 15 milhões de brasileiros que sofrem de LER (Lesões por Esforços Repetitivos) e/ou DORT (Doenças Osteomusculares Relacionadas ao Trabalho), essas condições representam a segunda maior causa de afastamentos do trabalho no país, no Instituto Nacional de Seguro Social (INSS). Além dos impactos voltados à economia, essas enfermidades afetam a qualidade de vida do brasileiro, que, por sua vez, enfrentam dores crônicas inflamatórias e nos piores casos perda de mobilidade (Brasil, 2019).
Outra utilização frequente da aplicação de sinais eletromiográficos é no desenvolvimento e implementação de tecnologias assistivas, como próteses mioelétricas, tendo em vista que em um recorte de 2008 a 2017, foram realizados aproximadamente 361.585 procedimentos para amputação de membros superiores e inferiores, sendo as regiões Sul, Sudeste e Nordeste responsáveis por 88,13% desses casos. (PEIXOTO et al., 2017). A perda de um membro superior impõe restrições funcionais significativas devido à complexidade biomecânica envolvida na função articulatória dos membros e à precisão requerida nas tarefas executadas pelas mãos e punhos.
Além disso, o desenvolvimento de sensores eletromiográficos é de suma importância para a área da saúde, pois viabiliza a aquisição de sinais eletromiográficos. Dessa forma, é possível compreender o comportamento neuromuscular humano, sendo estes sensores utilizados em avaliação, diagnóstico, tecnologias assistivas, reabilitação e entre outras vertentes.
1.5 LIMITAÇÕES TECNOLÓGICAS
Entretanto, essa tecnologia apresenta algumas barreiras tecnológicas a serem enfrentadas por acadêmicos em sua aquisição, tratamento e aplicação. Um dos desafios é o ruído nos sinais eletromiográficos (EMG), que dificulta a identificação precisa dos padrões de ativação muscular e consequentemente a inferência precisa dos movimentos.
Esse ruído pode ter origem tanto em fontes biológicas quanto ambientais, como movimentos de eletrodos ou interferências elétricas externas (DE LUCA, 2002). Para mitigar esse desafio, sugere-se a utilização de amplificadores, que aumentam a qualidade do sinal útil ao mesmo tempo que reduzem a amplificação de ruídos indesejados (CLANCY et al., 2002).
A redução do nível do sinal é frequente em pacientes com atrofia muscular, pois as contrações são transmitidas em milivolts. Esses sinais de baixa amplitude comprometem a interpretação dos microcontroladores e dos sistemas de aquisição, tornando o processamento mais complexo (MERLETTI, PARKER, 2004).
Nesse contexto, a aplicação de filtros, tanto digitais quanto analógicos, particularmente os filtros passa-banda, pode ser extremamente eficiente para isolar frequências e aprimorar a qualidade do sinal obtido (PHINYOMARK et al., 2012).
O cross-talk muscular constitui um problema significativo na análise dos sinais mioelétricos, pois quando os sinais dos músculos adjacentes são detectados, podendo resultar em interpretações equivocadas sobre o padrão real de contração (FARINA et al., 2004). Para mitigar esse efeito, é essencial o uso de eletrodos apropriados, que possibilitam uma captação mais precisa dos sinais musculares e diminuem a interferência do Cross-talk (DE LUCCA, 1997).
Diante dos desafios relacionados à aquisição e ao processamento desses sinais eletromiográficos de superfície, o desenvolvimento de uma sistematização dos estudos permite compreender a evolução das práticas adotadas no Brasil e destacar contribuições relevantes para o aprimoramento de aplicações clínicas e biomédicas, além de orientar futuras pesquisas voltadas ao desenvolvimento e ao uso qualificado da eletromiografia de superfície na área da saúde.
1.6 OBJETIVO GERAL
Este artigo busca mapear a produção científica brasileira sobre o sinal eletromiográfico de superfície destacando como os respectivos autores lidam com limitações tecnológicas aplicadas a natureza do sinal, como sua sensibilidade, amplitude, ruídos, padronização de aquisição dos sinais eletromiográficos de superfície com foco em reabilitação, monitoração e diagnóstico nos últimos anos.
1.7 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Discutir os resultados identificados na literatura, apresentando-os de forma narrativa, inclusive por meio de representações gráficas, de modo a evidenciar padrões, tendências e lacunas nas produções brasileiras. Busca-se, ainda, apontar direções futuras de pesquisa que fortaleçam o uso clínico do sinal eletromiográfico de superfície, promovendo maior integração entre inovação tecnológica e demandas assistenciais no contexto nacional. Nesse sentido, o estudo também visa destacar o papel do tecnólogo em Sistemas Biomédicos como profissional capaz de articular o conhecimento técnico-instrumental à aplicação clínica e biomédica do sinal eletromiográfico.
2. METODOLOGIA
2.1 TIPO DE ESTUDO
Este estudo se apresenta como uma revisão bibliográfica narrativa, de natureza qualitativa e caráter descritivo-exploratório. Sendo voltado ao mapeamento e à análise crítica das produções científicas brasileiras que abordam a aplicação dos sinais eletromiográficos de superfície na área da Saúde.
Esse tipo de revisão possibilita a sistematização do conhecimento existente, permitindo identificar áreas de aplicação, métodos de aquisição e processamento do sinal, bem como desafios, limitações, padrões metodológicos e tendências observadas ao longo do período analisado, sem a adoção de protocolos estatísticos rígidos característicos de revisões sistemáticas.
2.2 BASE DE DADOS
As buscas das produções científicas foram realizadas em quatro bases de dados: SciELO, LILACS, PubMed e IEEE Xplore. A base SciELO foi selecionada por sua relevância como repositório de periódicos científicos brasileiros, possibilitando o acesso à produção nacional na área da saúde. A LILACS foi incluída por ampliar a cobertura da literatura latino-americana e do Caribe em Ciências da Saúde, com o apoio do vocabulário controlado Descritores em Ciências da Saúde (DeCS).
A base PubMed foi utilizada devido à sua ampla abrangência em ciências biomédicas e da saúde, empregando-se o vocabulário controlado Medical Subject Headings (MeSH) para padronização dos termos de busca. Por fim, a IEEE Xplore foi incorporada com o objetivo de contemplar estudos voltados à engenharia biomédica, ao processamento de sinais eletromiográficos e ao desenvolvimento tecnológico, permitindo uma visão integrada entre aplicação clínica e inovação tecnológica.
2.3 ESTRATÉGIAS DE BUSCA
A estratégias de busca foram estruturadas a partir de descritores avaliados quanto à sua correspondência com os vocabulários controlados DeCS (Descritores em Ciências da Saúde) e MeSH (Medical Subject Headings), assegurando padronização terminológica e maior precisão na recuperação dos estudos relevantes.
Tabela 1. Tabela de Strings – PubMED, LILACS e SciELO
A utilização desses sistemas faz-se necessária porque bases biomédicas internacionais, como PubMED, empregam exclusivamente o MeSH, enquanto bases latino-americanas como SciELO e LILACS, utilizam DeSC, que é uma adaptação trilíngue do MeSH que contempla português, espanhol e inglês, promovendo maior acessibilidade e alinhamento com especificações regionais.
No presente contexto, foram adotados como descritores oficiais determinado pelo DeSC e MeSH os seguintes termos “Electromyography/Eletromiografia”, “Rehabilitation/Reabilitação”, “Diagnosis/Diagnóstico”, “Physiological Monitoring/Monitoramento Fisiológico” e “Biomechanics/Biomecânica”, garantindo compatibilidade com o padrão de indexação das bases consultadas (Tabela 1), além de utilizar a String Livre “Brazil” como uma opção para delimitação nacional dos artigos, entretanto ainda sendo necessário a leitura do resumo para entender o contexto do “Brasil” na pesquisa.
Tabela 2. Strings – IEEE Xplore
Além dos descritores controlados, incorporaram-se também “Strings Livres” que, embora não integrem de forma oficial MeSH ou o DeCS, possuem elevada relevância técnica nas áreas de eletromiografia, biomecânica, reabilitação e engenharia biomédica.
Entre elas destacam-se “Electromyographic Signal”, “Muscle Activation”, “Muscle Fatigue” “Motor Rehabilitation” (Tabela 2). A inclusão desses termos amplia a sensibilidade da busca, considerando que grande parte da literatura científica, especialmente em bases tecnológicas como IEEE Xplore, utiliza terminologias específicas que não são necessariamente reconhecidas pelos vocabulários biomecânicos tradicionais.
2.4 CRITÉRIOS DE INCLUSÃO
Foram incluídos apenas documentos científicos com caráter de aplicação prática, publicados no período compreendido entre janeiro de 2015 e outubro de 2025. Consideraram-se elegíveis artigos redigidos em português ou inglês, desde que vinculados a instituições acadêmicas brasileiras, partindo-se do pressuposto de que os estudos selecionados fossem conduzidos por autores brasileiros.
A seleção dos artigos foi realizada a partir da análise das palavras-chave, dos títulos e dos resumos, priorizando produções relacionadas à aplicação dos sinais eletromiográficos de superfície na área da saúde, especialmente nos contextos de reabilitação, monitoração e diagnóstico.
2.5 CRITÉRIOS DE EXCLUSÃO
Foram excluídas revisões de literatura, estudos sem aplicação prática ou sem descrição técnica, duplicatas, teses, dissertações, TCCs, resumos, trabalhos sem acesso completo e artigos em inglês sem vínculo brasileiro. Embora produções acadêmicas possam trazer discussões importantes, frequentemente representam materiais pré-publicados, não revisados editorialmente, apresentam estrutura extensa e metodologias exploratórias, além de muitas vezes estarem em repositórios de acesso restrito.
Ademais, na área de eletromiografia aplicado à Saúde, há maior disponibilidade de artigos completos o que assegura o corpo bibliográfico mais consistente e comparável. Tendo isso em vista, essa seleção buscou garantir que a revisão contemplasse evidências experimentais e instrumentais consistentes, alinhadas ao objetivo de investigar as metodologias e contribuições tecnológicas do uso do sinal eletromiográfico no contexto nacional.
2.6 SÍNTESE DA EXTRAÇÃO DE DADOS
O processo de triagem foi realizado em etapas sucessivas: identificação inicial nas bases por meio de Strings de busca, aplicação do recorte temporal, análise de títulos, remoção de duplicatas, leitura dos resumos, palavras-chave, e por fim, leitura integral para exclusão dos estudos que não atendiam aos critérios técnicos.
Após essa seleção, os artigos relacionados à reabilitação, fisioterapia e diagnóstico foram analisados de forma criteriosa, considerando a correlação técnica do sinal eletromiográfico de superfície desde sua aquisição e processamento até sua aplicação clínica ou biomédica.
Sendo os fatores analisados, tipo de configuração de eletrodo e sua quantidade, filtros aplicados, ganho que o sinal recebeu após tratamento, processamento do sinal, hardware ou software utilizado. Esse processo permitiu identificar tendências, padrões, limitações, resultados e lacunas da literatura brasileira.
Através da visão gerada do estudo, discutir as tendências que se aplicam aos sinais eletromiográficos, lacunas identificadas e possíveis direcionamentos de pesquisas futuras. Além de discutir o papel do profissional de tecnologia em Sistemas biomédicos dentro desta integração entre os âmbitos técnicos e médicos.
Figura 1. Diagrama de Metodologia
3. RESULTADOS
Totalizando aproximadamente 117 artigos, O gráfico 1 apresenta os anos de 2018/2019 e 2023 com a maior quantidade de artigos selecionados. Após a aplicação dos filtros, 20 artigos foram selecionados, aproximadamente 17%.
Gráfico 1. Artigos selecionados via resumo + Título + recorte temporal.
A tabela 1 apresenta os resultados da aplicação dos filtros após seleção de artigos, 20 artigos foram separados para análise, sendo eles: LILACS com 6 artigos selecionados, PubMED 7 artigos selecionados, SciELO 3 artigos selecionados e IEEE Xplore com 4 artigos selecionados.
Tabela 1. Resultados de Seleção de artigos
O gráfico 2 apresenta a distribuição dos 20 artigos analisados por categoria de aplicação, obtendo-se: Reabilitação a 9 artigos (45%), monitoração com 6 artigos (30%) e diagnóstico com 5 artigos (25%).
Gráfico 2. Distribuição dos artigos analisados por categoria de aplicação
A tabela 2 apresenta os artigos selecionados sendo categorizado por: Título, autores, ano e objetivo da publicação. Logo após a tabela, segue a análise voltada a aplicação do sinal eletromiográfico abordado em cada estudo.
Tabela 2. Artigos selecionados para análise.
| Artigo | Autor(es) | Ano | Objetivo do Estudo |
| Residual Upper Arm Motor Function Primes Innervation of Paretic Forearm Muscles after BMI Training | Curado et al. | 2015 | Avaliar se função residual do braço melhora ativação muscular distal após treinamento BMI. |
| Identification of changes in kinematics and electromyographic parameters during dual-task gait: a comparative study between young and elderly female subjects | Hallal et al. | 2015 | Comparar parâmetros eletromiográficos e cinemáticos durante marcha normal e dual-task em mulheres jovens e idosas, identificando adaptações neuromusculares relacionadas ao envelhecimento. |
| Electromyography (EMG) based signal analysis for physiological device application in lower limb rehabilitation | Nazmi et al. | 2015 | Analisar sinais EMG de membros inferiores para monitorar a ativação muscular e controlar dispositivos fisiológicos aplicados à reabilitação. |
| Parâmetros eletromiográficos em exercícios fatigantes realizados com diferentes tipos de resistência | Teles et al. | 2016 | Comparar parâmetros de fadiga muscular (RMS, FPMd) usando resistência fixa vs elástica. |
| Acurácia de testes funcionais na identificação de desequilíbrios musculares | Jassi et al. | 2016 | Verificar a acurácia de testes funcionais para identificar desequilíbrios musculares utilizando EMG. |
| Neuromuscular fatigue in men and women during severe-intensity exercise | Milioni et al. | 2017 | Avaliar diferenças entre homens e mulheres na fadiga neuromuscular via EMG durante exercício severo. |
| Implementation of electromiographic device prototype for the diagnosis and monitoring of pathologies in a lower limb | Cardona-Coy et al. | 2017 | Construir e validar um protótipo de dispositivo EMG para diagnóstico e monitoramento de patologias em membros inferiores. |
| Effects of orofacial myofunctional therapy on masticatory function in individuals submitted to orthognathic surgery | Prado et al. | 2018 | Investigar os efeitos da terapia miofuncional orofacial após cirurgia ortognática. |
| Redução da sintomatologia dolorosa de joelho em atletas utilizando protocolo de acupuntura | Siqueira et al. | 2018 | Avaliar os efeitos da acupuntura na dor, força muscular e atividade EMG do quadríceps em atletas com dor no joelho |
| Acute Effects Using Light-Emitting Diode Therapy (LEDT) for Muscle Function during Isometric Exercise in Asthma Patients | Costa et al. | 2019 | Avaliar efeitos agudos da LEDT sobre a função muscular isométrica em asmáticos. |
| Discrimination of EMG Signals Using a Neuromorphic Implementation of a Spiking Neural Network | Donati et al. | 2019 | Classificar sEMG com chip neuromórfico de ultrabaixo consumo. |
| Smart EMG-Based Socks for Leg Muscles Contraction Assessment | Leone et al. | 2019 | Desenvolver meias inteligentes com sensores EMG têxteis para avaliar contração muscular das pernas de forma prática e portátil. |
| EMG breakpoints for detecting anaerobic threshold and respiratory compensation point in recovered COVID-19 patients | Frazão et al. | 2021 | Determinar limiares metabólicos por pontos de quebra EMG em pacientes recuperados de COVID-19. |
| Immediate effects of red (660 nm) and infrared (808 nm) photobiomodulation therapy on fatigue of the orbicularis oris muscle | Batista et al. | 2022 | Avaliar os efeitos imediatos da fotobiomodulação na fadiga do músculo orbicular da boca. |
| Correlation between oral myofunctional findings, pressure and EMG activity of the tongue during swallowing | Rodrigues et al. | 2023 | Correlacionar achados clínicos, pressão e atividade EMG da língua na deglutição. |
| Test-retest reliability of a protocol for recording the electro myographicsignal from the masseter muscle on patients with TMD | Nakamura et al. | 2023 | Avaliar a confiabilidade teste-reteste de um protocolo padronizado de EMG do masseter em indivíduos com DTM. |
| Maximum bilateral bite strength and RMS EMG for the diagnosis of myogenic TMD | Pires et al, | 2023 | Avaliar a acurácia da força de mordida máxima bilateral e da amplitude EMG (RMS) dos músculos masseter e temporal anterior para diferenciar mulheres com DTM miogênica de mulheres assinto máticas. |
| Effects of transcutaneous electrical nerve stimulation on maximal voluntary contraction in women with temporomandibular dysfunction | Assis et al. | 2024 | Avaliar o efeito da TENS na contração voluntária máxima em mulheres com DTM por EMG. |
| O exercício de agachamento recruta músculos do tronco tanto quanto exercícios localizados | Sberse, Zapparoli & Brodt | 2024 | Identificar grau de ativação de músculos do tronco durante agachamento e compará-lo com exercícios isolados para musculatura lombar e abdominal. |
| Mastication and electrical activation in the masseter and anterior temporalis muscles of children and adolescents with osteogenesis imperfecta | Costa et al. | 2025 | Analisar mastigação e ativação elétrica de músculos mastigatórios em indivíduos com OI. |
“Residual Upper Arm Motor Function Primes Innervation of Paretic Forearm Muscles in Chronic Stroke After Brain Machine Interface (BMI) Training (CURADO et al., 2015)”, o artigo em questão é resultado de uma investigação de como as funções motoras residuais do braço podem facilitar a inervação de músculos paréticos do antebraço pós treinamento com interface cérebro-máquina (Brain Machine Interface, BMI).
A aplicação do sinal eletromiográfico teve papel central, graças a essa ferramenta foi possível quantificar a atividade muscular residual e avaliar as alterações na ativação dos músculos extensores e flexores do antebraço antes, durante e após treinamento BMI.
O estudo utilizou os sinais eletromiográficos de superfície com eletrodos bipolar posicionados sobre músculos do antebraço, entretanto o estudo não cita de forma explícita o tipo de protocolo usado. Além disso, os autores destacam que além dos sinais eletromiográficos que foram captados, foi adquirido de forma simultânea a atividade cerebral captada por EEG. Na parte de sistema de aquisição, o artigo informa a taxa de amostragem de 4000 Hz, uma frequência elevada.
Os sinais foram amplificados e digitalizados antes do processamento, no entanto, os detalhes não são fornecidos. Foram aplicados filtros de passa-banda de 20-400 Hz. Os resultados mostram que indivíduos com AVC crônico, mesmo apresentando fraqueza severa no antebraço, demonstraram aumento significativo na atividade muscular parética após treinamento BMI.
No que se diz respeito às limitações, alguns participantes tinham atividade EMG inicial muito baixa, reduzindo a sensibilidade do método para detectar as pequenas mudanças no sinal. A variabilidade e interindividualidade na qualidade do sinal, mas são comuns em populações pós AVC, devido aos espasmos e músculos atrofiados.
“identification of change in kinemactics and electromyographicparameters during dual-task gait: a comparative study between young anelderly female subjects (HALLAL et al., 2015)”, a pesquisa investigou como tarefas duplas (dual-task) alteram parâmetros cinemáticos e eletromiográficos da marcha em mulheres jovens e idosas, identificando adaptações musculares associadas ao envelhecimento.
A aplicação do sinal eletromiográfico no estudo teve como função quantificar a ativação muscular dos membros inferiores durante as marchas propostas. A aquisição do sinal eletromiográfico foi realizada utilizando um sistema telemétrico Noraxon® da MyoResearch, com eletrodos de superfície Ag/AgCl da Meditrace®, com configuração bipolar, seguindo as diretrizes propostas pelo SENIAM, foram utilizados 16 canais para esta aplicação analisando mais de 5 músculos diferentes.
Os sinais foram coletados com a frequência de amostragem de 1 kHz. O artigo informa que os dados foram processados no software myoResearch e depois pelo MATLAB. Foram aplicados os filtros: passa-baixa 500 Hz a 6 kHz, passa alta 20 Hz e aplicação de filtro notch de 60 Hz.
Ambos os grupos de mulheres, sendo jovens e idosas apresentaram aumento significativo da ativação muscular em dual-task. Sendo o grupo de idosa com as maiores ativações musculares em ambas as marchas, exigindo assim um maior recrutamento neuromuscular para manter a estabilidade. Dentro dos desafios do artigo, foi reconhecido que a amostra era composta por idosas fisicamente ativas e de baixo risco de queda durante as atividades, logo pode alterar as deduções inviabilizando a generalização para idosos sedentários.
“Electromyography (EMG) based signal analysis for physiological device application in lower limb rehabilitation” (Nazmi et al., 2015) O estudo apresenta uma abordagem de monitoramento da ativação muscular em membros inferiores aplicada à reabilitação pós-AVC. A aquisição dos sinais eletromiográficos foi realizada por meio de um sistema clínico multicanal Synergy Nicolet EDX EMG System (Natus), composto por um amplificador de seis canais de EMG, com eletrodos posicionados nos músculos gastrocnêmio e sóleo, seguindo as recomendações do protocolo SENIAM.
Os sinais foram amostrados a 4.000 Hz, com estágio de pré-processamento baseado em filtragem passa-alta Butterworth de quinta ordem com frequência de corte em 40 Hz, visando à remoção de artefatos cardíacos (ECG), seguida de retificação em onda completa. O sistema apresentou uma elevada rejeição de modo comum (>110 dB) e baixo nível de ruído (0,7 µV RMS), garantindo qualidade adequada para análise clínica e computacional.
No processamento do sinal os autores utilizaram Transformada Wavelet Discreta (DWT) para extração de características, combinada ao algoritmo Fuzzy C-Means (FCM) para seleção de atributos relevantes. A redução dimensional foi realizada via Análise de Componentes Principais (PCA), enquanto a classificação dos padrões de contração muscular foi conduzida por um Sistema Neuro-Fuzzy Adaptativo (ANFIS). Resultando em uma elevada capacidade de discriminação entre níveis de contração (fraca, moderada e forte), permitindo correlacionar a ativação muscular com o controle da intensidade do dispositivo de reabilitação. É limitado apenas por depender de um sistema de aquisição clínico dedicado e a calibração cautelosa.
“Parâmetros eletromiográficos em exercícios fatigantes realizados com diferentes tipos de resistência (TELES et al., 2016)”, apresenta uma descrição completa e tecnicamente rigorosa dos procedimentos de aquisição e processamento de sinais eletromiográficos (EMG).
Os autores investigaram o comportamento eletromiográfico do músculo bíceps braquial durante flexões de cotovelo executadas com dois tipos de resistência, carga fixa e carga variável, conseguindo assim identificar diferenças no padrão de fadiga muscular. A coleta de sinais foi realizada com um sistema Bagnoli-2, Delsys, utilizando eletrodos bipolares Ag/AgCl, com um ganho de 1000.
Vale destacar que foi seguido as recomendações do SENIAM para o posicionamento dos eletrodos e preparação da pele, frequência de amostragem 2000 Hz, utilizando filtros passa-faixa entre 20-450 Hz e convertendo esse sinal analógico para digital. A sincronia dos ciclos de movimento foi feita por meio de um eletrogoniômetro, estratégia usada para diminuir artefatos de movimento e variação de velocidade das flexões. O estudo se utilizou de RMS e frequência mediana (FPMd), ambos processados com filtro Butterworth de 4°ordem (20-500 Hz). O artigo em questão não aponta de forma explícita as dificuldades da pesquisa.
“Acurácia de testes funcionais na identificação do risco de queda em idosos (JASSI et al., 2016)”, teve como meta principal investigar se testes físicos-funcionais podem detectar alterações na pré-ativação muscular do transverso abdominal/oblíquo interno e multífidos lombares, durante o movimento rápido de flexão do ombro, utilizando os sinais eletromiográficos de superfície como ferramenta, tendo a finalidade de sua aplicação determinar o tempo de início de ativação muscular, verificando se havia pré ativação ou alteração deste mecanismo.
A aquisição do sinal foi realizada por pares de eletrodos de superfície Meditrace®, Kendall, Ag/AgCl, de 10mm de diâmetro, colocados em configuração bipolar com 20 mm de distância entre eles, seguindo os padrões SENIAM para determinados músculos. A pele foi preparada com limpeza com álcool 70%.
Os eletrodos foram conectados a um pré amplificador com ganho de 20 vezes, CMRR maior que 80 dB, rejeitando asso, interferência em modo comum, como ruído de rede), e posteriormente ligado ao sistema da EMG System do Brasil®, com ganho final de 1000 vezes. A pré-filtragem analógica utilizou filtros passa faixa de 20-500 Hz.
No processamento do sinal, os dados foram exportados ao MATLAB onde foram retificados, e filtrados por um filtro Butterworth de 6° Ordem. As limitações principais incluem amostras exclusivamentes jovens, impossibilidade de garantir que a ordem fixa dos testes não tenha influenciado o desempenho.
“Neuromuscular fatigue in men and women during severe-intensity exercise” (MILIONI et al., 2017), teve como objetivo investigar as diferenças entre homens e mulheres na fadiga neuromuscular durante exercício severo, para isso em uma das etapas foi realizado a eletromiografia de superfície como um instrumento de análise.
O Sinal EMG neste caso foi aplicado dentro do objetivo de quantificar o quanto aquele músculo em questão era acionado e sua variação entre o início e o final do exercício. Eles utilizaram os protocolos SENIAM (HERMENS et al., 1999), utilizando eletrodos bipolares, com uma impedância inferior a 10KΩ e também um eletrodo Terra (eletrodo de referência).
O equipamento empregado foi o Neuro-MEP-Micro, composto por amplificador de oito canais, ganho de 2000, crucial para trabalhar com sinais pequenos, impedância de entrada de 1GΩ e CMRR (Common Mode Rejection Ratio) de 100db, essencial para rejeitar ruídos que são comuns aos eletrodos (especificamente aos dois eletrodos discriminados no estudo), 100db é considerado um valor um pouco elevado, mas tendo em vista que estamos falando de análise de exercício físico, que pode gerar artefatos de movimentos, eles podem ser uma ótima escolha.
A amostra descrita é aproximada a 20KHZ e com filtro Butterworth de 2º ordem, sendo a faixa de 20 a 500hz, específico para os padrões do sinal EMG. O estudo demonstra algumas limitações, como o monitoramento de um único músculo, possíveis artefatos de movimento recorrente ao exercício.
“Implementation of electromyographic device prototype for the diagnosis and monitoring of pathologies in a lower limb (CARDONA-COY et al., 2017)”, os autores apresentam o desenvolvimento de um protótipo de dispositivo eletromiográfico destinado ao diagnóstico e monitoramento de patologias associadas ao movimento de flexo-extensão do membro inferior. O sistema utiliza três canais de EMG, baseados no amplificador de instrumentação AD620, seguido por um estágio não inversor para elevar o sinal até 5 V, garantindo compatibilidade com o microcontrolador PIC18F4550, responsável pela digitalização e transmissão dos dados.
Para aprimorar a visualização, o dispositivo integra um módulo gráfico LCD (GLCD QY-12864BG) e opera também com uma interface HMI desenvolvida em LabVIEW, permitindo armazenamento de históricos e análise clínica. O protótipo utiliza eletrodos superficiais, alimentação por bateria Li-Po 11,1 V e uma arquitetura de filtragem baseada em amplificação diferencial e retificação, minimizando ruídos de movimento, o estudo não faz menção ao protocolo SENIAM.
Os resultados demonstram boa capacidade de aquisição dos potenciais mioelétricos e integração com um eletrogoniômetro, possibilitando assim uma correlação entre ativação muscular e amplitude de movimento. Como limitação, o sistema apresenta dependência de conexão física com o computador para análises mais avançadas, além da sensibilidade aos artefatos típicos de EMG de superfície.
“Effects of orofacial myofunctional therapy on masticatory function in individuals submitted to orthognathic surgery” (PRADO et al., 2018), os autores avaliaram o impacto da terapia miofuncional orofacial (TMO) sobre a função mastigatória em pacientes que possuem deformidades dentárias e faciais que foram submetidos à cirurgia ortognática, utilizando aquisição e processamento de sinais eletromiográficos de superfície para avaliar as mudanças musculares ao decorrer do tempo.
A aplicação do sinal EMG teve como função principal mensurar a atividade dos músculos masseter e temporal durante a mastigação antes e após a intervenção, permitindo a análise de parâmetros como duração de cada “ato mastigatório”, quantificando mudanças funcionais resultantes pela Terapia Miofuncional Orofacial (TMO). foram utilizados eletrodos de superfície descartáveis (Miotec, Ag/AgCl), fixados nos ventres musculares do masseter e do temporal anterior, e um eletrodo de referência no punho direito.
O sistema de aquisição do sinal eletromiográfico usado foi o EMG SYSTEM de modelo 810c, foi calibrado conforme o fabricante para ±2500 μV, o que permitiu capturar sinais com uma boa resolução. Dentro do processamento houve uma conversão em RMS (Root Mean Square), dentro da análise foi descartado os 2s de cada registro é analisado os subsequentes 10s, com o intuito de normalizar as amplitudes em relação à contração. Não há muitas informações voltadas à filtros aplicados, remoção de ruídos ou técnicas avançadas de processamento. nas limitações, se inclui novamente a variabilidade anatômica, principalmente por se tratar de um estudo randomizado, além da possibilidade de ruído no sinal.
“Redução da sintomatologia dolorosa de joelho em atletas utilizandoacupuntura” (SIQUEIRA et al., 2018), Teve como principal objetivo avaliar o protocolo de acupuntura em corredores com dor no joelho, correlacionando força muscular e parâmetros eletromiográficos dos músculos reto femoral, vasto lateral e vasto medial.
Dentro da aquisição deste sinal foi utilizado o sistema EMG Systems®, na frequência de amostragem de aproximadamente 1 kHz, eletrodos de superfície Ag/AgCl descartáveis também da Meditrace na configuração bipolar, sendo utilizado 3 eletrodos, a preparação da pele segue com a limpeza com álcool 70% e tricotomia, além de ter utilizado 1 eletrodo como referência.
Os filtros aplicados foram Butterworth de 3° Ordem, passa-faixa 30-450 Hz, além de filtros (notch). No percorrer do estudo houve limitações, não houve intervenção de treinamento apenas tratamento de dor, o que pode dificultar bastante a adaptação neuromuscular que por sua vez afeta o sinal eletromiográfico.
Dentro dos resultados obtidos do estudo, a força de extensão do joelho aumentou em ambos os membros, fazendo assim a amplitude do sinal eletromiográfico aumentar significativamente após o protocolo, possuindo assim uma ativação mais simétrica após tratamento.
“Acute Effects Using Light-Emitting Diode Therapy (LEDT) for Muscle Function during Isometric Exercise in Asthma Patients: A Pilot Study” (COSTA et al., 2019), O estudo de Costa et al. teve como objetivo de investigar os efeitos agudos da fotobiomodulação por LED (Light-Emitting Diode Therapy, LEDT) sobre o desempenho muscular durante exercício isométrico em pacientes que possuem asma, para isso a aplicação da eletromiografia de superfície foi utilizada como ferramenta de análise fisiológica.
A aplicação dos sinais eletromiográficos no estudo teve como função monitorar a ativação dos músculos e alterações correspondentes a fadiga durante os exercícios propostos, verificando se a LEDT influencia a resistência muscular. Quanto à aquisição do sinal, os autores utilizaram os sinais eletromiográficos de superfície aplicado ao músculo quadríceps, seguindo os procedimentos clássicos de preparação da pele, entretanto o artigo não evidencia se foi usado os protocolos SENIAM, é mencionado que os eletrodos foram posicionados de forma paralela às fibras, garantindo estabilidade do sinal e minimização dos Cross-talk.
Sobre os sistema de aquisição, a taxa de amostragem do eletromiógrafo foi de 1000 Hz (saindo fora do padrão até então visto entre 20 e 450 Hz). O sinal foi processado por meio de filtros passa-alta e passa-baixa (20-500 Hz). O artigo descreve a extração do RMS (Root Mean Square) como principal variável de amplitude. Os resultados principais indicaram que a aplicação prévia da LEDT foi capaz de alterar a performance muscular, reduzindo o padrão típico de aumento de amplitude associado à fadiga.
Suas limitações são visíveis na ausência de detalhamento completo das técnicas do sistema de aquisição de sinais eletromiográficos, mas vale ressaltar que o artigo em questão é um estudo piloto, embora abra espaço para investigações controladas futuras.
“Discrimination of EMG Signals Using a Neuromorphic Implementation of a Spiking Neural Network (DONATI et al., 2019)”, O estudo apresenta uma nova proposta para o processamento de sinais da sEMG, voltada para sistemas vestíveis de baixíssimo consumo energético, os autores converteram o sinal em um fluxo de eventos assíncronos no formato Address-Event Representation (AER), que é enviado diretamente para um processador neuromórfico misto analógico-digital.
O uso dessa estratégia permite que toda a análise temporal e classificação do sinal seja realizada de forma local, utilizando uma rede neural de picos (Spiking Neural Network – SNN) implementada no próprio hardware, eliminando a necessidade de transmissão contínua de dados e reduzindo consideravelmente o consumo energético.
O sistema foi avaliado em tarefas de reconhecimento de gestos da mão, utilizando conjuntos de sEMG adquiridos no antebraço. Apesar de a acurácia obtida pelo read-out baseado em spikes (~74%) ser inferior aos classificadores tradicionais (como SVM e regressão logística, que alcançaram aproximadamente 84% e 81%, respectivamente), o consumo energético extraordinariamente baixo do chip neuromórfico (na ordem de apenas 0,05 mW), demonstra seu potencial para aplicações embarcadas e de longa duração.
A análise da atividade dos neurônios de silício por técnicas como PCA evidenciou que a arquitetura neuromórfica é capaz de separar grupos distintos de movimentos, confirmando sua viabilidade funcional. O estudo prioriza o processamento e o baixo consumo energético, mas não menciona o uso do protocolo SENIAM e não deixa explícito os parâmetros técnicos de aquisição. Em termos de limitação os autores enfatizam que a conversão do sinal EMG em formato AER pode reduzir a riqueza temporal do sinal original, o que influencia a acurácia.
“Smart EMG-Based Socks for Leg Muscles Contraction Assessment (LEONE et al., 2019)”, o presente estudo propôs o desenvolvimento de meias inteligentes com eletrodos têxteis integrados para monitoramento de contrações dos músculos Gastrocnêmio e Tibial Anterior, aplicável em avaliação de risco de quedas e condições neuromusculares.
Uma alternativa de baixo custo e com um maior conforto em comparação aos eletrodos tradicionais de superfície. As meias incorporam eletrodos híbridos PVA/CMC posicionados estrategicamente sobre músculos das pernas, conectados a um módulo Myoware Muscle Sensor responsável pela aquisição, amplificação e transmissão dos sinais EMG. A sua instrumentação inclui amplificação analógica inicial, filtragem passa-alta para remoção de movimento e passa-baixa para redução de ruído de alta frequência, produzindo sinais adequados para análise de atividade muscular durante tarefas funcionais.
Foi realizado um teste no sistema com indivíduos realizando movimentos específicos, sendo possível avaliar a capacidade da meia em captar a intensidade da contração muscular e diferenciar os padrões de ativação, adquirindo um resultado positivo em sua aderência ao formato da perna, estabilidade dos eletrodos e uma boa qualidade com os registros do EMG, apontado apenas como dificuldade a maior susceptibilidade a ruído em situações de alta movimentação. Com foco na aplicação prática, o estudo apresenta também como limitação quanto a descrição dos parâmetros técnicos e sem referência direta ao protocolo SENIAM, o que limita a reprodutibilidade experimental e evidencia uma lacuna.
“EMG breakpoints for detecting anaerobic threshold and respiratory compensation point in recovered COVID-19 patients” (FRAZÃO et al., 2021), neste caso, os sinais eletromiográficos foram aplicados com o objetivo de identificar “breakpoints” no comportamento da ativação muscular, a fim de detectar limiar anaeróbio (AT) e ponto de compensação respiratória (RCP), em indivíduos recuperados de COVID-19.
O sinal eletromiográfico foi coletado utilizando o Miotool-400, Miotec®, com frequência de amostragem de 2000 Hz. Foram utilizados eletrodos Ag/AgCl duplo-diferenciais da própria Miotec, com posicionamento realizado segundo as diretrizes do SENIAM, aplicados sobre os músculos determinados. Filtros passa-faixa 20-500 Hz, butterworth, 4°ordem. Nas limitações mostradas ainda se destaca a inter individualidades na ativação muscular, ruídos e a pequenas variações de força nas repetições.
“Immediate effects of red (660nm) and infrared (808nm) photobiomodulation therapy on fatigue of orbicularis oris muscle” (BATISTA et al., 2022), analisaram os efeitos da fotobiomodulação por laser nos comprimentos de onda de 660nm (vermelho) e 808nm (infravermelho) sobre a fadiga muscular durante uma tarefa isométrica de protrusão labial sustentada até a exaustão, avaliando o índice de fadiga e amplitude do sinal por meio de RMS normalizado pelo pico.
No que tange a aquisição de sinal eletromiográfico, foram utilizados três eletrodos de superfície AG/AgCl da marca Miotec®, diâmetro de 10mm e distância fixa de 20mm entre eles, o eletrodo de referência foi posicionado no punho, assegurando boa aderência, estabilidade elétrica. O sistema de aquisição de sinal empregado consistiu em um equipamento da Miotec® New Miotool Face, com dois canais, resolução de 16 bits, isolamento de segurança de 3000V, com taxa de rejeição de modo comum maior que 100 dB (novamente um alto CMRR) e ganho automático.
O sinal foi filtrado por filtros passa-alta de 20 Hz e passa baixa 500 Hz, para eliminar artefatos de movimento e interferência elétrica, após o sinal processado ele se dividiu em trechos de 5 segundos, sendo o primeiro trecho, o último trecho e o trecho em comum, assim conseguiram fazer a análise da frequência graças a transformada de Fourier. Nas limitações voltadas ao sinal eletromiográfico a variabilidade anatômica (espessura labial, por exemplo) pode afetar a resposta muscular.
“Correlation between findings of the oral myofunctional clinicalç assessment, pressure and electromyographic activity of the tongue during swallowing in individuals with different orofacial myofunctional disorders” (RODRIGUES et al., 2023), os autores objetivaram correlacionar achados da avaliação clínico-miofuncional orofacial, dentre eles a eletromiografia de superfície da deglutição. Os sinais eletromiográficos de superfícies foram provenientes da atividade elétrica dos músculos supra hióideos durante a deglutição.
Para a aquisição desses sinais foi utilizado o equipamento de 4 canais Miotool 400 da Miotec®, usando eletrodos bipolares descartáveis Ag/AgCl (modelo SDS500) fixados com fita (3M), com o eletrodo de referência conectado ao seu punho direito, pele preparada com álcool 70%, o artigo aponta que houve reposição de eletrodos quando necessário.
A banda de passagem de 20 – 50 Hz, com ganho de 100x e baixo nível de ruído (< 5 µV RMS). O Miograph 2.0 (Miotec®) foi um software de captura, que permitiu a aquisição online dos sinais, armazenando e processando os mesmos. Por dentro dos filtros aplicados, o estudo aponta o filtro notch de 60 hz também. As limitações e desafios apontados são: variabilidade individual da musculatura, artefatos e interferências no sinal devida a proximidade de estruturas orais.
“Test-retest reliability of a protocol for recording the electromyographicsignal from the masseter muscle on patients with TMD” (NAKAMURA et al.,2023), teve como objetivo principal avaliar a confiabilidade teste-reteste de um protocolo padronizado de aquisição de sinal eletromiográfico do músculo masseter em indivíduos que possuem DTM (disfunção Temporomandibular).
Verificando assim se o protocolo tinha a capacidade de gerar medidas reprodutíveis entre diferentes momentos de coleta. O sinal eletromiográfico de superfície teve sua aquisição por configuração de eletrodos bipolares, sendo seguido pelo protocolo SENIAM, além disso vale ressaltar que foram utilizados 4 eletrodos ativos e 1 eletrodo de referência. Totalizando 5 eletrodos.
Além disso, o estudo ressalta o tratamento da pele, tricotomia, limpeza com álcool e abrasão leve, e os eletrodos Ag/AgCl específicos deste estudo eram descartáveis (Medical Trace). Myobox2 sistema portátil (neuroUP®), foi utilizado para processar o sinal, foram aplicados filtros analógicos passa banda 20 – 400 Hz e ganho de 20 vezes, seu CMRR está na margem de 100 dB, com uma taxa de amostragem de 900 Hz. O estudo contou também com a transmissão desses dados via bluetooth para passar os dados do equipamento para o aplicativo de celular.
O protocolo em si trouxe uma confiabilidade teste-reteste com valores consistentes. Dentro das limitações, o próprio objetivo pode contar uma barreira a ser ultrapassada pois necessita de reprodutividade antes da adoção clínica, além disso os próprios autores apontam que o equipamento utilizado possui muitas restrições técnicas que poderiam ser evitadas ao utilizar outros mais adequados para tal análise. Além disso, o equipamento em questão enviava sinais previamente processados, se perdendo o sinal do produto impedindo assim fazer outras análises como no domínio da frequência.
“Maximum bilateral bite strength and RMS EMG for diagnosis of myogenic TMD” (PIRES et al., 2023), a aplicação do sinal eletromiográfico de superfície teve como função avaliar a atividade elétrica dos músculos mastigatórios, semelhante a outros estudos que passaram por essa revisão, sendo eles o masseter e temporal anterior.
O sinal eletromiográfico aparece no artigo como uma ferramenta complementar ao dinamômetro de mordida e para sua aquisição, foram utilizados eletrodos diferenciais de superfície Ag/Cl auto adesivos, com distância de 10mm, vale ressaltar que um eletrodo de referência foi utilizado. As recomendações usadas foram de CRAM (2005), e o sinal eletromiográfico de superfície foi registrado simultaneamente ao dinamômetro.
A coleta dos sinais eletromiográficos foi feita pelo equipamento EMG 830C da EMG System do Brasil, sua impedância era maior que 10 MΩ, frequência de amostragem de 2000 Hz, ganho de 20 vezes, seu CMRR maior que 130, justamente para minimizar a interferência de regiões com grande densidade muscular facial e proximidade de outras estruturas e musculos dB e filtros analogicos Butterworth de 4° Ordem, o processamento e filtragem ocorreram no software MATLAB, aplicando-se filtros digitais.
Algumas limitações relacionadas ao uso do sinal eletromiográfico incluíram a ausência de controle do padrão facial e fatores hormonais que não foram monitorados que podem influenciar no desempenho muscular.
“Effects of transcutaneous electrical nerve stimulation on maximal voluntary contraction in women with temporomandibular dysfunction” (ASSIS et al., 2024), investiga os efeitos da Estimulação Elétrica Nervosa Transcutânea (TENS), mesclando com terapia manual sobre a dor e a atividade eletromiográfica dos músculos masseter e temporal em mulheres com disfunção temporomandibular (DTM) muscular, com ou sem deslocamento de disco com redução (DDR).
Trata-se de um ensaio clínico randomizado, com 11 participantes divididos em grupos de terapia manual isolada e terapia manual + TENS (GT). A aquisição do sinal eletromiográfico foi realizada com eletromiógrafo Miotool 400, Miotec®, com taxa de amostragem de 2000 Hz, seu CMRR > 100dB, e aplicação de filtros passa alta de 20 Hz e passa-baixa de 500Hz.
Eletrodos bipolares “DoubleTrace” foram aplicados, com a inclusão de gaze para eliminar interferência oclusal. Limitações apontadas são a baixa amostragem, a alta taxa de abandono do estudo.
“O exercício de agachamento recruta músculos do tronco tanto quanto exercícios localizados” (SBERSE et al., 2024 ), Neste estudo, a eletromiografia de superficie foi aplicada com o objetivo de comparar a ativação de músculo estabilizadores do tronco durante o agachamento e exercícios isolados de flexão e extensão de tronco.
O sinal eletromiográfico foi utilizado como ferramenta quantitativa para determinar se o agachamento produz níveis de ativação equivalentes aos encontrados em exercícios localizados. O estudo utilizou eletrodos bipolares de superfície, utilizando os protocolos SENIAM (HERMENS et al., 1999), incluindo higienização da pele e posicionamento específico para cada músculo.
A aquisição do sinal foi realizada pelo sistema Telemyo 2400R G2 (Noraxon, EUA), amplamente empregado em pesquisas de biomecânica, que permite aquisição simultânea e sincronizada com sistemas de cinemetria, uma análise que mede a segurança e a eficiência dos movimentos. O sinal em si foi captado com taxa de amostragem de 1500 Hz, com uma faixa alta como essa, acima de 1000 Hz evitar aliasing e permite boa resolução.
Uma questão interessante neste estudo é que a sincronização do sinal eletromiográfico e a cinemetria foi integrado no sistema Noraxon com um sistema óptico Vicon, tendo a capacidade de marcar de forma tridimensional a movimentação durante os exercícios conseguindo maior precisão e evitando perda de dados durante o início até o fim da ativação muscular. Dentro do tratamento de sinal, foi utilizado filtros passa banda de 5 a 500 Hz, para remover ruídos de baixa frequência e atenuar ruídos de alta frequência. Filtros de Butterworth de 4º de 20 – 450 Hz foram acionados.
O estudo não diz uma quantidade exata de eletrodos mas considerando a quantidade de músculos estudados e analisados durante a movimentação, pode-se concluir através da configuração de bipolaridade, foram usados aproximadamente 10 eletrodos.
“Mastication an electrical activation in masseter and anterior temporalis muscles of children and adolescents with osteogenesis imperfecta” (COSTA et al., 2025), trouxeram luz na caracterização do ato de mastigar e a ativação elétrica proveniente dos músculos masseter e temporal anterior em um público específico, crianças e adolescentes com osteogênese imperfeita (OI).
A aquisição dos sinais eletromiográficos de superfície ocorreu durante determinadas tarefas como repouso, mastigação espontânea e outras, avaliando a ativação muscular entre os lados da boca. A aquisição do sinal EMG foi realizado com eletrodos pediátricos de disco (Kendall), os mesmos foram fixados nos ventres musculares dos músculos analisados, frisando as recomendações de configuração do SENIAM (MILIONI et al., 2017), garantindo boa aderência.
O sinal por sua vez foi obtido pelo equipamento da Miotec®, que possuía 4 canais de entrada, utilizando filtros passa-alta 20Hz e filtros passa-baixa 500Hz, método aplicado para diminuição de artefatos de movimento e também ruídos elétricos. Entre as limitações encontradas, destaca-se a dificuldade de isolar determinados músculos na análise, possibilitando principalmente o “Cross-talk”.
4. DISCUSSÃO
Nos anos de 2018 e 2019 observa-se uma tendência claramente ascendente no número de publicações selecionadas voltadas à eletromiografia, refletindo um período de intensificação das pesquisas na área, possivelmente associado ao maior interesse acadêmico e à ampliação de recursos e instrumentos de investigação.
Do total de 117 artigos selecionados, uma parcela significativa concentra-se entre 2017 e 2019, indicando que esse intervalo foi especialmente produtivo para a consolidação de novos achados e abordagens metodológicas. Em contrapartida, o gráfico evidencia uma redução no número de publicações entre 2020 e 2022, fenômeno que pode ser explicado pelos impactos da pandemia de COVID-19, que afetou o funcionamento de laboratórios e a continuidade de projetos científicos, além do contexto político nacional, marcado pelo período eleitoral de 2022 e possíveis instabilidades no fomento à pesquisa.
A partir de 2023, nota-se uma retomada das publicações, ainda que com certa oscilação, sugerindo um processo gradual de normalização da produção científica após o pico observado nesse ano.
De forma complementar, os dados da base PubMed, uma das maiores referência em publicações biomédicas e na área da saúde, reforçam essa tendência ao indicar que, antes da aplicação dos filtros temporais entre 2015 e 2025, houve uma mudança significativa no volume de publicações brasileiras voltadas ao uso do sinal eletromiográfico aplicado à área da saúde.
Esse crescimento torna-se mais evidente a partir da virada do século, com maior expressividade na década de 2010, especialmente entre 2010 e 2019, período caracterizado por um aumento contínuo e consistente da produção científica na área.
Os desafios associados à eletromiografia de superfície, já descritos há décadas em trabalhos clássicos como De Luca (1999), permanecem evidentes na produção científica nacional. Problemas como presença de ruídos, ausência de padronização e inconsistências na captação e na filtragem do sinal continuam recorrentes, assim como a forte dependência de equipamentos comerciais, especialmente dos sistemas da Miotec que por sua vez, suas configurações internas raramente são detalhadas, reduzindo a transparência metodológica e dificultando avanços mais profundos na área.
Esse conjunto de limitações evidencia uma lacuna significativa em pesquisas com aprofundamento técnico voltadas à aquisição, ao processamento e ao tratamento do sinal eletromiográfico, além de sua aplicação tecnológica. Essa ausência torna-se especialmente crítica em áreas que demandam elevada precisão, como reabilitação, monitoramento e diagnóstico, e torna-se ainda mais relevante diante da expansão de tecnologias emergentes, por exemplo: machine learning, realidade aumentada e sistemas interativos, tecnologias que acabam exigindo dados rigorosos, padronizados e metodologicamente bem estruturados.
Grande parte das publicações nacionais aplica o sinal eletromiográfico em contextos clínicos, esportivos ou fisiológicos, mas sem descrever detalhadamente os procedimentos de captação e processamento. Embora isso não comprometa a validade dos estudos, reduz consideravelmente sua replicabilidade, cenário que os próprios autores frequentemente reconhecem ao apontar limitações relacionadas à variabilidade dos movimentos, às diferenças no esforço muscular ou à falta de padronização entre participantes e sessões experimentais.
Essas fragilidades tornam-se mais evidentes quando não há referência a protocolos consolidados, por exemplo, as diretrizes do projeto SENIAM. A ausência dessa padronização pode modificar o padrão de ativação muscular, aumentar a presença de ruídos ou favorecer o crosstalk, comprometendo a interpretação fisiológica dos dados e prejudicando comparações entre estudos.
Para contornar parte desses problemas, alguns estudos recorrem a tecnologias auxiliares, como captura de movimento, análise cinemática ou modelagem 3D, que ampliam o controle experimental, mas ao mesmo tempo introduzem novas camadas de complexidade nem sempre descritas com a profundidade necessária para garantir reprodutibilidade. Situação semelhante ocorre com o uso crescente de softwares avançados de processamento, que, embora otimizem etapas importantes, frequentemente têm seus parâmetros omitidos nas publicações, dificultando a reprodução dos experimentos.
A integração de novas tecnologias é inevitável para que aumentem a precisão e a confiabilidade das análises desses dados sensíveis provenientes dos sinais eletromiográficos de superfície. Nesse sentido, aplicações envolvendo IoT, Inteligência Artificial e Realidade Aumentada tornam-se cada vez mais relevantes, seja para monitoramento contínuo, processamento inteligente, padronização automatizada ou visualização imersiva de informações fisiológicas. É justamente nesse cenário que o tecnólogo em Sistemas Biomédicos se destaca, por compreender simultaneamente as demandas clínicas e o funcionamento dessas ferramentas, criando soluções integradas e aprimorando a qualidade metodológica das pesquisas.
Assim, o tecnólogo em Sistemas Biomédicos emerge como figura central para o desenvolvimento e a validação de protocolos padronizados adaptados à realidade brasileira, abrangendo desde a preparação da pele e o posicionamento dos eletrodos até a definição de parâmetros de filtragem, técnicas de mitigação de ruídos e estratégias robustas de tratamento do sinal.
Ao transitar com fluidez entre os domínios tecnológico e biomédico, esse profissional contribui para a construção de metodologias mais transparentes, reprodutíveis e tecnicamente fundamentadas, reduzindo lacunas históricas e impulsionando a interdisciplinaridade necessária ao avanço da eletromiografia de superfície
5. CONCLUSÃO
O presente estudo atingiu seu objetivo ao mapear como a literatura nacional tem enfrentado as limitações associadas à eletromiografia de superfície, identificando padrões metodológicos, soluções técnicas e obstáculos ainda persistentes. Observou-se que, embora os sinais eletromiográficos de superfície sejam amplamente aplicados em contextos clínicos, esportivos, funcionais e tecnológicos, continuam evidentes lacunas relevantes relacionadas à captação, ao processamento e à padronização dos procedimentos.
Apesar dos avanços observados em diferentes áreas de aplicação, muitos estudos ainda carecem de descrições metodológicas completas, especialmente no que diz respeito à padronização da aquisição e ao detalhamento dos parâmetros de tratamento do sinal. Essa insuficiência compromete a replicabilidade e limita o aprofundamento técnico necessário para o desenvolvimento de soluções mais robustas.
Ao evidenciar essas lacunas e destacar o potencial de integração dos sinais eletromiográficos de superfície com tecnologias emergentes, o estudo reforça a necessidade de maior rigor metodológico e de protocolos mais transparentes. Nesse cenário, o tecnólogo em Sistemas Biomédicos se mostra essencial, pois reúne competências técnicas e biomédicas capazes de qualificar futuras pesquisas, fortalecer a reprodutibilidade e impulsionar o desenvolvimento de aplicações mais precisas, integradas e alinhadas às demandas do contexto nacional.
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1Discente do Curso Superior de Tecnologia em Sistemas Biomédicos do Instituto Fatec Prefeito Hirant Sanazar
e-mail: f216.secretaria@fatec.sp.gov.br
2Docente do Curso Superior de Tecnologia em Sistemas Biomédicos do Instituto Faculdade de Tecnologia FATEC Osasco Campus Osasco. e-mail: marcos.mesquita01@fatec.sp.gov.br