Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/18870
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
anabeatriznogueirarubiaograca.pdfPDF/A4.94 MBAdobe PDFView/Open
Type: Dissertação
Title: Simulação da eletrofisiologia do músculo esquelético: análise da contração muscular e da propagação elétrica
Author: Graça, Ana Beatriz Nogueira Rubião
First Advisor: Bastos, Flávia de Souza
Co-Advisor: Vecchio, Sara Del
Referee Member: Quintela, Bárbara de Melo
Referee Member: Rocha, Bernardo Martins
Referee Member: Rodrigues, Márcio do Carmo Barbosa Poncilio
Resumo: Os músculos esqueléticos são essenciais para o movimento e a estabilidade do corpo humano. A ativação das fibras de uma unidade motora de forma simultânea ocorre quando o neurônio motor envia um impulso elétrico, resultando em uma contração uniforme das fibras. A modelagem computacional da eletrofisiologia do músculo esquelético possibilita a análise detalhada da contração muscular e da propagação elétrica. Neste estudo, foram implementados dois experimentos distintos. No primeiro, a dinâmica do cálcio e o modelo de Hodgkin-Huxley foram combinados para descrever a relação entre o potencial transmembrânico e a contração muscular, avaliando o impacto da ativação de múltiplas unidades motoras e trazendo como inovação a adição do período de latência, ou seja, o atraso entre o estímulo elétrico e a geração de força, que resultou em uma representação mais fiel à realidade fisiológica. No segundo experimento, a propagação elétrica no músculo esquelético foi simulada utilizando uma simplificação do modelo bidomínio, permitindo a análise da transmissão dos potenciais de ação ao longo do tecido muscular. Ambos os experimentos foram resolvidos numericamente pelo método de diferenças finitas. Os resultados indicaram que os modelos empregados são capazes de representar os fenômenos estudados, fornecendo uma base para aplicações biomédicas, como a eletromiografia e o desenvolvimento de dispositivos mioelétricos.
Abstract: The skeletal muscles are essential for movement and body stability. The simultaneous activation of motor unit fibers occurs when the motor neuron sends an electrical impulse, resulting in a uniform contraction of the fibers. Computational modeling of skeletal muscle electrophysiology enables a detailed analysis of muscle contraction and electrical propagation. In this study, two distinct experiments were implemented. In the first one, calcium dynamics and the Hodgkin-Huxley model were combined to describe the relationship between action potential and muscle contraction, evaluating the impact of multiple motor unit activation and bringing as an innovation the addition of the latency period, that is, the delay between the electrical stimulus and the generation of force, which resulted in a representation more faithful to physiological reality. In the second experiment, electrical propagation in skeletal muscle was simulated using a simplified version of the bidomain model, allowing the analysis of action potential transmission through muscle tissue. Both experiments were numerically solved using the finite difference method. The results indicated that the employed models are capable of representing the studied phenomena, providing a foundation for biomedical applications such as electromyography and the development of myoelectric devices.
Keywords: Modelagem computacional
Eletrofisiologia muscular
Contração muscular
Propagação elétrica
Modelo monodomínio
Eletromiografia
Computational modeling
Muscle electrophysiology
Muscle contraction
Electrical propagation
Monodomain model
Electromyography
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Institution Initials: UFJF
Department: ICE – Instituto de Ciências Exatas
Program: Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
Access Type: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil
Creative Commons License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/18870
Issue Date: 24-Mar-2025
Appears in Collections:Mestrado em Modelagem Computacional (Dissertações)



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons