Plataforma computacional de captura y representación del movimiento en 3D para apoyo a la rehabilitación de la marcha

• Autor: Galvez Meza, Rodolfo Javier
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2015
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/149051
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/6447
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistemas de visualización tridimensional--Diseño y construcción; Dispositivos de control de movimiento; Video digital; Rehabilitación médica; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

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.