Plataforma computacional de captura y representación del movimiento en 3D para apoyo a la rehabilitación de la marcha
El movimiento humano es un elemento importante en el estudio de la biología humana debido a ser una propiedad básica de la vida. Este resulta aún más importante en aspectos colectivos como el deporte, la salud, la educación física, la danza, la rehabilitación, entre otros. Especial atención requiere...
| Autor Principal: | Galvez Meza, Rodolfo Javier |
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| Formato: | Tesis de Licenciatura |
| Idioma: | Español |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Católica del Perú
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/6447 |
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| Sumario: |
El movimiento humano es un elemento importante en el estudio de la biología
humana debido a ser una propiedad básica de la vida. Este resulta aún más
importante en aspectos colectivos como el deporte, la salud, la educación física, la
danza, la rehabilitación, entre otros. Especial atención requiere la rehabilitación
donde, a través del análisis de marcha, el fisiatra observa y estudia el desempeño
de los pacientes a lo largo de diversas sesiones que realizan, con el fin de ver la
evolución de los mismos. Sin embargo, capturar y realizar seguimiento al
movimiento humano de manera computacional es una tarea compleja con
alternativas costosas. Asimismo, los centros de rehabilitación de Lima no cuentan
con la tecnología apropiada y existe, por parte de las personas, una negación al
cambio que complica la inclusión de la misma. Debido a esto, el presente proyecto
presenta una herramienta de bajo costo que permite registrar y representar el
movimiento humano en 3D para apoyar a las terapias de rehabilitación de la
marcha. El registro puede ser almacenado de forma permanente con el fin de
mantener un histórico y realizar nuevos análisis en el tiempo. El dispositivo usado
(Kinect) se mostró adecuado para la captura de la información útil con un margen
de error aceptable que, dependiendo del entorno de captura, éste puede ser
controlado. En el trabajo se consiguió detectar el patrón de marcha de los ángulos
de flexión de la rodilla, lo cual permitió comparar diferentes situaciones de caminata
y calcular medidas como distancia de paso, velocidad del movimiento de la
persona, porcentaje de datos dentro del rango de referencia de una caminata
normal (medidas de los ángulos de flexión), de esta manera se consigue determinar
el nivel de normalidad de un ciclo de paso. Finalmente se desarrolló un prototipo de
visualización 3D que permite manipular el entorno y tener diferentes vistas del
movimiento del paciente. Este puede ser reutilizado para crear un ambiente más
completo de análisis que comprenda otros tipos de movimientos (además de la
rodilla), soportar un mayor número de fuentes de diferentes ángulos (múltiples
Kinect), Kinect en movimiento que permita realizar un seguimiento de la marcha en
un mayor espacio, entre otros. Todo lo anterior mencionado serviría de base para la
constitución de un laboratorio de rehabilitación basado en realidad virtual. |
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