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Diseño e Implementación de una Prótesis Mioeléctrica de Miembro Superior. ABI-UNSA.
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La siguiente presentación tiene en forma general la información de todos los pasos seguidos en la construcción de una prótesis de mano a través de la captación de señales electrificas y toda la tecnología requerida en esta investigación.

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  • 1. Universidad Nacional San Agustín de Arequipa INSTITUTO DE BIOINGENIERIA APLICADAPROYECTO PROTESIS BRAZO ROBOT ABI - UNSA
  • 2. INSTITUTO DE BIOINGENIERIA APLICADA ABI – UNSA Ulises Gordillo Zapana Renée M. Condori Apaza Alfredo Cárdenas Rivera Nancy Orihuela Ordoñez Gustavo Quispe Apaza ABI - UNSA
  • 3. Personas amputadas o parcialmente paralizadas, tienen típicamente músculos intactos sobre los cuales pueden ejercer control Las señales que producen estos músculos sirven para el dominio de una prótesis o un dispositivo robótico. Existen prototipos avanzados que no son demostrados en personas amputadas pero su aporte es inmenso como: El KNU Hand del Intelligent Robot Laboratory de Korea el cual utiliza 4 zonas musculares para realizar 9 movimientos de una mano. Shadow Dextrous Hand de Shadow Robot Company que utiliza un CyberGlove en la adquisición de posiciones de dedos y muñeca para transmitirlos a un robot controlado por pistones. La investigación del Gabinete de Tecnología Medica de Argentina tiene un claro ejemplo de las aplicaciones en personas con disfunciones motoras. Por lo tanto el presente trabajo de investigación tiene la misma línea de investigación e interés en aportar nuevas herramientas en la tecnología actual de prótesis Mioeléctrica. ABI - UNSA
  • 4. Planteamiento del Problema: Es conocido que al perder una parte del cuerpo y reemplazarla por una prótesis, tenemos que reeducar al cerebro para controlarlo completamente con la diferencia de que la persona es consciente y recuerda el aprendizaje de movimiento. Investigaciones anteriores muestran un grado de certeza del reconocimiento de movimiento del 90% como máximo, lo cual esta determinado por dos factores; que la persona genere señales musculares similares a las que origino cuando aprendió el movimiento y que las herramientas matemáticas para la caracterización y reconocimiento sean lo más eficientes posibles; la presente investigación tiene como fin crear una plataforma para mejorar dicho grado de certeza.Justificación del Proyecto: Las actuales prótesis comerciales tienen un elevado costo, que sobre pasan los 10 mil dólares. Los usuarios finales terminan desechando una prótesis poco eficiente, agravando en algunos casos el estado emocional por la pérdida de un miembro, el método de reconocimiento del movimiento propuesto muestra grandes ventajas ante otros por su efectividad, característica importante en el área mercantil ya que se llegaría con mayor satisfacción ante el usuario. ABI - UNSA
  • 5. Objetivo General: Diseñar e implementar una prótesis de miembro superior, controlado por señal Mioeléctrica usando plataforma DSP (Digital Signal Processor).Objetivos Específicos: Analizar las posturas funcionales de los huesos para definir los movimientos de la prótesis. Crear una base de datos de dimensiones de brazos humanos usando procesamiento digital de imágenes. Diseñar en un ambiente virtual el modelo antropomórfico de la prótesis, utilizando las dimensiones y los movimientos definidos para su posterior implementación física. Diseñar, implementar y optimizar el circuito de acondicionamiento de señales musculares. Diseñar e implementar el programa en plataforma DSP para la adquisición, caracterización de señal Mioeléctricas y reconocimiento de movimientos. Analizar y optimizar el reconocimiento de patrones utilizando Transformada Wavelet para mejorar el grado de certeza del reconocimiento de movimientos. Integrar y poner en funcionamiento la prótesis controlada por señales Mioeléctricas. ABI - UNSA
  • 6. Es conocido que las señales musculares son de naturaleza aleatoria y no siempre alrealizar un mismo movimiento generan la misma señal; por lo tanto será posible diseñar eimplementar una prótesis de miembro superior, controlado por señal Mioeléctrica usandoplataforma DSP (Digital Signal Processor). Para el reconocimiento del movimiento delmiembro superior usando herramientas matemáticas que trabajen en el análisis del dominiodel tiempo y frecuencia a diferentes tiempos de muestreo, haciendo uso de la TransformadaWavelet y sus derivadas matemáticas para optimizar la discriminación de las señalesmusculares. ABI - UNSA
  • 7. Que es una prótesis mioeléctrica?Es una prótesis eléctrica controlada por medio de un poder externomioeléctrico, esta prótesis funciona con pequeños potenciales extraídosdurante la contracción de las masas musculares del muñón, siendo estosconducidos y amplificados para obtener el movimiento de la misma. estasprótesis son hoy en día el tipo de miembro artificial con mas alto grado derehabilitación.Como es la transmisión del impulso nervioso que inerva un músculo?Como se utiliza esa señal para movilizar una prótesis mioeléctrica? Electrodo amplificación filtrado procesamiento de la señal( digitalización) estrategias de controlDistintas partes de una prótesis mioeléctrica conos suspension baterias articulacion de codo terminales
  • 8. La captación de las señales eléctricasproducidas por los músculos durante unacontracción muscular se conoce comoelectromiografía. Estas señales songeneradas por el intercambio de iones através de las membranas de las fibrasmusculares debido a una contracciónmuscular En una contracción muscular, losfilamentos de actina se contraen haciaadentro, entre los filamentos de miosina. Generación de impulsos eléctricos de un movimiento muscular ABI - UNSA
  • 9. Especificaciones Eléctricas de Señales Musculares: La amplitud de las señales EMG varía desde los µV hasta un rango de unos mV (menor de 10mV). La amplitud, y las propiedades de las señales EMG tanto en el dominio del tiempo como en la frecuencia dependen de factores como: El tiempo y la intensidad de la contracción muscular. La distancia entre el electrodo y la zona de actividad muscular. Las propiedades de la piel (por ejemplo el espesor de la piel y tejido adiposo). Las propiedades del electrodo y el amplificador. La calidad del contacto entre la piel y el electrodo.Ruido en Señales Musculares: La amplitud de las señales EMG en un rango de unos 10mV Frecuencia de 5-500 Hz Ruido Sangre Ruido Músculos Cercanos ABI - UNSA
  • 10. ElectrodosLos electrodos o elementos conductivos son los medios por el cual son captadas las señalesElectromiográficas (EMG), colocándolos sobre la superficie de la piel de manera invasiva sobreel musculo utilizando agujas o por el método mas común el cual es la electromiografía desuperficie.Tipos de Electrodos: Electrodos invasivos secos en contacto directo con la piel. Electrodos no invasivos de superficie con gel utilizando un gel electrolítico. ABI - UNSA
  • 11. Electrodos Ag-AgCl El compuesto plata – cloruro de plata (Ag − AgCl) es el más común para la parte metálica de los electrodos con gel y es el tipo de compuesto que recomienda SENIAM. Los electrodos Ag − AgCl utilizados en nuestra investigación fueron fabricados en nuestro laboratorio de química y su respectivo gel de cloruro de potasio.
  • 12. Normas SENIAM Los aspectos más importantes sobre la captación y el análisis de señales EMG de superficie fueron tratados en un consenso multinacional llamado SENIAM (Surface EMG for the Non-Invasive Assesment of Muscles) donde se discute desde la construcción del electrodo hasta su ubicación. Distancia entre electrodos  De 20mm a 30mm. Posición de Electrodos  Longitudinal: Entre la terminación de la neurona motora y el tendón distal.  Transversal: Sobre la zona media del músculo, de tal forma que la línea que une los electrodos, sea paralela con el eje longitudinal del músculo. ABI - UNSA
  • 13. Procesamiento Digital de SeñalesUn procesador digital de señales o DSP en ingles, es un sistema basado en un procesador omicroprocesador que posee un juego de instrucciones, un hardware y un software optimizados paraaplicaciones que requieran operaciones numéricas a muy alta velocidad. Debido a esto esespecialmente útil para el procesado y representación de señales analógicas en tiemporeal, accediendo y recibiendo muestras con un determinado periodo y resolución. Para podertrabajar con señales analógicas, el sistema digital tiene embebido un conversor analógico/digital(ADC) a su entrada y un conversor digital/analógico (DAC) a su salida. Como todo sistema basadoen procesador programable necesita una memoria donde almacenar los datos con los quetrabajará y el programa que ejecuta. ABI - UNSA
  • 14. Inteligencia Artificial La inteligencia artificial nació durante la segunda guerra mundial (1937-1945). El Gobierno norteamericano encargo a Norbert Wiener, profesor del MIT, que estudiara la posibilidad de regular automáticamente la dirección de tiro de los cañones antiaéreos y paralelamente las grandes potencias realizaban trabajos similares.Reconocimiento de Patrones El objetivo del procesamiento e interpretación de datos sensoriales es lograr una descripción concisa y representativa del universo observado. Estos elementos se perciben como patrones y los procesos que llevan a su comprensión son llamados procesos perceptuales. Esta información de interés incluye nombres, características detalladas. ABI - UNSA
  • 15. Redes NeuronalesEn el campo de la inteligencia artificial se refiere habitualmente de forma más sencilla como redesde neuronas o redes neuronales, a las redes de neuronas artificiales (RNA o en inglés ANN); sonun paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funcionael sistema nervioso humano. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red quecolabora para producir un estímulo de salida ABI - UNSA
  • 16. El Brazo HumanoTipos de Músculos: Pronador Redondo Palmar Mayor Supinador Largo BícepsMúsculos para el Análisis y Control Robótico ABI - UNSA
  • 17. Tipos de MovimientosPronación; Es uno de los movimientos básicos de lasarticulaciones la rotación del antebrazo que permite situar lamano con el dorso hacia arriba; el movimiento contrario sedenomina supinación.Flexión; Es el movimiento por el cual los huesos u otras partesdel cuerpo se aproximan entre sí en dirección antero-posterior, paralela al plano sagital. La flexión del bícepsbraquial contraído aproxima el antebrazo al brazo. Elmovimiento opuesto a la flexión es la extensión.Abducción; Es el movimiento de separación de una parte delcuerpo respecto al plano de simetría-sagital-de éste. Losbrazos caídos a lo largo del cuerpo, su elevación lateral por laacción del músculo deltoides, dicho músculo es abductor delbrazo. El movimiento opuesto a la abducción es la aducción. ABI - UNSA
  • 18. Conceptos RobóticosServo MotorUn Servo es un dispositivo pequeño que tiene un ejede rendimiento controlado. Este puede ser llevadoaposiciones angulares específicas al enviar una señalcodificada. Motores DC Los motores DC o de corriente directa son por lo general, constituidos por dos imanes permanentes fijados en la carcasa y una serie de bobinados de cobre ubicados en el eje del motor, que habitualmente suelen ser tres. El funcionamiento se basa en la interacción entre el campo magnético del imán permanente y el generado por las bobinas, ya sea una atracción o una repulsión haciendo que el eje del motor inicie su movimiento. ABI - UNSA
  • 19. Se define biomaterial a cualquier sustancia o combinación de sustancias, de origen natural osintético, diseñadas para actuar interfacialmente con sistemas biológicos con el fin deevaluar, tratar, aumentar o sustituir algún tejido, órgano o función del organismo humano.Naturales: Son materiales complejos, heterogéneos y difícilmentecaracterizables y procesables. Algunos ejemplos son el colágenopurificado, fibras proteicas como seda, lana, etc.Sintéticos: Los biomateriales sintéticos pueden ser metales, cerámicaso polímeros y comúnmente se denominan materiales biomédicos, paradiferenciarlos de los biomateriales de origen natural.
  • 20. A continuación se tiene las diferentes etapas realizadas en el proyecto de la implementaciónde la prótesis.
  • 21. Diseño de electrodos Ag/ClAg:Utilizando las normas establecidas en SENIAM se obtuvo por electrolisis los electrodos y luegose diseñó la ubicación según las normas . ABI - UNSA
  • 22. Diseño de ElectromiografíaDebido a la magnitud de las señales Electromiográficas son menores a 10mV, al ruido ambientaly otros ruidos debidos a otros músculos (por ejemplo el corazón), es necesario realizar unaamplificación de forma diferencial.Los Opamps utilizados son el AD620 o INA118. Circuito Amplificador de InstrumentaciónAmplificador de 3 Opamp vsAmp. Instrumentales ABI - UNSA
  • 23. Especificaciones de DSPVelocidad de Procesamiento: Directamente vinculada a la capacidad de manejo de datos para la extracción de características y ejecución de la red neuronal.Conversor Analógico/Digital: El proyecto requiere de 3 canales de entrada analógica para las 3 zonas musculares a analizar y que soporten periodos de muestreo como mínimo de 1ms.Lenguajes de Programación: Se buscó un procesador que soporten plataforma con lenguajes de programación estándares; como C, C++, Matlab, LabVIEW.Compatibilidad de Código: Se tomó en cuenta la exportabilidad e importabilidad de código para la plataforma del procesador, ligada directamente su software de programación.Coste en el Mercado: Se buscara el integrado que no supere mucho el coste de implementación.Se escogió el TMS320C5509A de Texas Instruments ABI - UNSA
  • 24. Implementación de Plataforma
  • 25. Extracción de Características De acuerdo a Englehart los primeros 400ms de un movimiento muscular son suficientes para la identificación del movimiento por lo que se realizó la extracción de la señal con una ventana de esa amplitud a partir del inicio del movimiento, detectado por umbralización. La extracción de características es un paso importante en el proceso de reconocimiento de patrones. En el caso de las señales EMG, un patrón está representado por una señal x(t) en el dominio del tiempo. ABI - UNSA
  • 26. Aproximación TemporalEl comportamiento de una señal en el dominio del tiempo puede entregar característicassignificativas que dan una idea del comportamiento frecuencial de la señal y de su intensidad. Valor Medio Absoluto Cruces por cero Cambio de pendiente Longitud de la onda ABI - UNSA 26
  • 27. Aproximación EspectralEs una señal consiste en estudiar en detalle el comportamiento de sus componentes armónicos enel dominio de la frecuencia. Debido a que la mayoría de las señales biológicas son no-estacionarias,por lo que su espectro varía con el tiempo. Para tener una idea del tipo de movimiento que se estárealizando, las señales Mioeléctricas presentan un contenido espectral el cual va a ser analizado através de la función P(f) conocida como la densidad del espectro de potencia (PSD). Para tal seusaron dos métodos: Periodograma y Espectrograma. Periodograma Espectrograma Enventanado de la señal ABI - UNSA 27
  • 28. Transformada WaveletFue desarrollada para mantener tanto las propiedades frecuencialescomo las temporales de una señal. Este análisis es basado en unconjunto completo de funciones (llamadas wavelets) que se puedenubicar tanto en el dominio del tiempo como en el de la frecuencia. LaTW de f(t) está dada en función de dos parámetros a y b, donde arepresenta la escala de frecuencia, y b indica la ubicación en el tiempode la wavelet , así:Transformada Wavelet DiscretaPara el caso de la transformación discreta debemos tomar en cuenta unmuestreo que convierta la señal continua en discreta. El muestreo que se utilizaestá basado en el análisis de Multiresolución (AMR) que es un análisis de laseñal a estudiar de tal forma que cada componente de frecuencia es analizadocon una resolución diferente. Se representaentonces la Descomposición Wavelet ABI - UNSA 28
  • 29. Diseño Mecánico del Brazo Robótico Antropomórfico Para establecer las medidas de longitudes de falange, falangina, falangeta y palma se diseñó e implemento un pedestal para colocar la cámara y un software biométrico medico en MATLAB. Meñiqu Pulgar Indice Medio Anular e Palma Falangin Falange Falangin Falange Falangin Falange Falangin Falange Falangin Falange Falange a ta Falange a ta Falange a ta Falange a ta Falange a ta Ancho Lango 1 3,25 3,16 3,05 4,1 2,84 2,32 4,23 3,91 2,33 4,15 3,9 2,34 3,95 2,8 2,25 8,51 9,51 2 3,27 3,18 3,07 4,12 2,86 2,34 4,25 3,93 2,35 4,17 3,92 2,36 3,97 2,82 2,27 8,53 9,53 0 3,26 3,17 3,06 4,11 2,85 2,33 4,24 3,92 2,34 4,16 3,91 2,35 3,96 2,81 2,26 8,52 9,52 4 3,28 3,19 3,08 4,13 2,87 2,35 4,26 3,94 2,36 4,18 3,93 2,37 3,98 2,83 2,28 8,54 9,54 5 3,24 3,15 3,04 4,09 2,83 2,31 4,22 3,9 2,32 4,14 3,89 2,33 3,94 2,79 2,24 8,5 9,5 6 3,25 3,16 3,05 4,1 2,84 2,32 4,23 3,91 2,33 4,15 3,9 2,34 3,95 2,8 2,25 8,51 9,51 7 3,23 3,14 3,03 4,08 2,82 2,3 4,21 3,89 2,31 4,13 3,88 2,32 3,93 2,78 2,23 8,49 9,49 8 3,26 3,17 3,06 4,11 2,85 2,33 4,24 3,92 2,34 4,16 3,91 2,35 3,96 2,81 2,26 8,52 9,52 9 3,28 3,19 3,08 4,13 2,87 2,35 4,26 3,94 2,36 4,18 3,93 2,37 3,98 2,83 2,28 8,54 9,54 10 3,22 3,13 3,02 4,07 2,81 2,29 4,2 3,88 2,3 4,12 3,87 2,31 3,92 2,77 2,22 8,48 9,48Promedio 3,254 3,164 3,054 4,104 2,844 2,324 4,234 3,914 2,334 4,154 3,904 2,344 3,954 2,804 2,254 8,514 9,514 ABI - UNSA
  • 30. Software BiométricoTiene por finalidad tomar las medidas reales de una mano para la elaboración de un BrazoRobótico o Prótesis . ABI - UNSA
  • 31. Diseño del Prototipo de una PrótesisPara la implementación del brazo robot se diseñó el prototipo de forma completa en el software de Inventor. ABI - UNSA
  • 32. Implementación de Prótesis Brazo – Antebrazo - Mano ABI - UNSA
  • 33. Implementación de Prótesis ABI - UNSA
  • 34. Se diseñó un sistema de control de motores y sensor basado en microcontroladores, estesistemas controlara 4 servomotores con 3 sensores de Touch en el pulgar, índice, y dedomedio respectivamente que limitaran el movimiento del brazo para sujetar objetos con lamano.Además un motor DC retroalimentado con un potenciómetro para la flexión y extensión delantebrazo, además recibirá el comando de control de motores vía comunicación serial USARTdel Sistema de Reconocimiento de Patrones en el DSP.
  • 35. Captación de Señales Musculares ABI - UNSA
  • 36. Entrenamiento de Redes Neuronales Matriz de Caracteristicas 15 10 5Amplitudes 0 -5 -10 -15 80 80 60 60 40 40 20 20 Caracteristicas 0 0 Movimientos Se realizo mediante la extracción de características de 7 movimientos: abrir y cerrar mano, aducción y abducción de mano, pronación y supinación de mano y flexión y extensión de antebrazo; con n repeticiones de cada movimiento. ABI - UNSA
  • 37. Base de Longitudes de la ManoLa toma de datos se realizó de un universo de 10 individuos, la medición se hizo con lalimitación de las articulaciones de falange, falangina, falangeta y palma. Dichas medicionesestán consideradas en centímetros (cm). Pulgar Índice Medio Falang Falangi Falanget Falang Falangi Falanget e na a Falange Falangina Falangeta e na a 1 3,25 3,16 3,05 4,1 2,84 2,32 4,23 3,91 2,33 2 3,27 3,18 3,07 4,12 2,86 2,34 4,25 3,93 2,35 0 3,26 3,17 3,06 4,11 2,85 2,33 4,24 3,92 2,34 4 3,28 3,19 3,08 4,13 2,87 2,35 4,26 3,94 2,36 5 3,24 3,15 3,04 4,09 2,83 2,31 4,22 3,9 2,32 6 3,25 3,16 3,05 4,1 2,84 2,32 4,23 3,91 2,33 7 3,23 3,14 3,03 4,08 2,82 2,3 4,21 3,89 2,31 8 3,26 3,17 3,06 4,11 2,85 2,33 4,24 3,92 2,34 9 3,28 3,19 3,08 4,13 2,87 2,35 4,26 3,94 2,36 10 3,22 3,13 3,02 4,07 2,81 2,29 4,2 3,88 2,3 Promed 3,254 3,164 3,054 4,104 2,844 2,324 4,234 3,914 2,334 ABI - UNSA
  • 38. Implementación de Brazo RobotLa implementación del brazo se realizó de acuerdo a los diseños del software Inventor con lasmedidas promedio halladas en la medición realizada por el software biométrico. Mano Robot Antebrazo Brazo ABI - UNSA
  • 39. Comparación morfológica del brazo humano ABI - UNSA
  • 40. CIRCUITOS DE CAPTACION Y CONTROL Circuito EMG
  • 41. Circuito de AdaptaciónCircuito de Yemas
  • 42. Circuito Control Motores con Microcontrolador
  • 43.  Se obtuvieron señales utilizando técnicas modernas de almacenamiento de datos en memoria garantizando que el análisis sea hecho sobre toda la señal adquirida en el procesador digital de señales y que no se exista perdida de datos durante esta operación, logrando confiabilidad efectiva. Se diseño e implementó un brazo robot antropomórfico que representa los movimientos básicos del brazo humano, se tomó las características esqueléticas para generar ejes de movimiento e incorporando servomotores de potencia-precisión que simularon las fibras y grupos musculares. Se implementó un módulo de toma de imágenes que extraigan las longitudes de las cuales nos brindaron una base de dimensiones, para diseño de brazos robóticos con dimensiones similares a los brazos reales, se concluyó que la información brindada con la webcam es suficiente para tomar como longitudes válidas.
  • 44.  Se diseñó un modelo robótico virtual del brazo que sirvió para crear una modelo real, dicho modelo se puede tomar como referencia para modificar las medidas y crear prótesis personalizadas. Se utilizaron técnicas de caracterización hibridas permitiendo un mejor desempeño por parte del clasificador, lo cual se evidencio en el tiempo de entrenamiento de la red neuronal, y en los porcentajes de acierto. Comparando con otros trabajos realizados sobre el mismo tema y que utilizan el mismo número de electrodos, se tiene que los porcentajes de acierto en la clasificación cuando se utilizan vectores de características hibridas son entre un 5% y un 10% superiores. La utilización del brazo robótico muestra el alcance de este trabajo para ser aplicado en ambientes físicos reales, tanto en la ayuda de personas con discapacidad donde el movimiento de un par de músculos es suficiente para controlar un dispositivo que les pueda prestar un servicio. El uso de la STFT nos permite analizar las señales con más detalle, pues nos da información de la energía que lleva la señal por tramos, permitiéndonos obtener datos más diferenciables entre los distintos movimientos efectuados.
  • 45.  Natalia M. López Celani, Carlos M. Soria, Eugenio C. Orosco, Fernando A. di Sciascio, Max E. Valentinuzzi "Two-Dimensional Myoelectric Control of a Robotic Arm for Upper Limb Amputees" Gabinete de Tecnología Médica, Instituto de Automática (INAUT), Universidad Nacional de San Juan (UNSJ), San Juan, Argentina Gustavo Betancourt o., Eduardo Giraldo Suárez, John Fredy Franco b. “Reconocimiento de patrones de movimiento a partir de señales electromiografías” Scientia et Technica Año X, No 26, Diciembre 2004. UTP. ISSN 0122- 1701 53 L.Birkendal,T. Collen, S. Dagilis, G. Delavernhe,, J.Emborg,, ”Patern Recognition of upper-body electromyography for control of lower limb prostheses”. Institute of Electronic Systems, Aalborg University, June 2002. F. Farfan, J. Politti y C. Felice, “Evaluación de Patrones Temporales y Espectrales para el Control Mioeléctrico” XV Congreso de Bioingeniería, publicado. K. Englehart, “Signal Representation for classification of the Transient Myoelectric Signal”, Tesis Doctoral, 1998. S. Du, M. Vuskovic, “Temporal vs. Spectral Approach to Feature Extraction from Prehensile EMG Signals”. Department of Computer Science, San Diego State University, 2003. TextBook of Medical Physiology, Arthur C. Guyton, M.D. John E. Hall, Ph.D. 2006
  • 46. ABI - UNSA

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