Digitalización de la adquisición de datos para la evaluación de fragilidad física utilizando cámaras de profundidad
Descripción del Articulo
La fragilidad física es una condición de mayor vulnerabilidad asociado al envejecimiento que incrementa el riesgo de caídas, discapacidad y dependencia. Actualmente, las pruebas clínicas suelen aplicarse de forma manual, lo que introduce subjetividad y limita la estandarización. El objetivo de esta...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad de Piura |
| Repositorio: | UDEP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:pirhua.udep.edu.pe:11042/7736 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/11042/7736 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Ancianos -- Evaluación -- Sensores Ancianos -- Movimiento -- Pruebas -- Innovaciones tecnológicas Procesamiento electrónico de datos -- Digitalización 621.381 536 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 |
| Sumario: | La fragilidad física es una condición de mayor vulnerabilidad asociado al envejecimiento que incrementa el riesgo de caídas, discapacidad y dependencia. Actualmente, las pruebas clínicas suelen aplicarse de forma manual, lo que introduce subjetividad y limita la estandarización. El objetivo de esta tesis es desarrollar y validar un sistema de digitalización del proceso de adquisición de datos para la evaluación de fragilidad física, empleando cámaras de profundidad y algoritmos de procesamiento, con el fin de apoyar a los profesionales de la salud. La metodología consistió en utilizar la cámara Azure Kinect DK para digitalizar las pruebas de la Short Physical Performance Battery: balance, levantarse cinco veces de una silla y velocidad de marcha. Se diseñaron algoritmos para detectar posturas y movimientos, y se validó el sistema con 21 voluntarios jóvenes, quienes completaron 1,113 pruebas. Los resultados obtenidos se contrastaron con tiempos tomados por asistentes con cronómetros y grabaciones en video consideradas como referencia, aplicando métricas estadísticas como MAE, RMSE, MAPE y PCC. Los hallazgos mostraron que el sistema alcanzó un error promedio de 15 ms en la prueba de velocidad de marcha y 88 ms en la de levantarse de una silla, valores hasta diez veces menores que los obtenidos por los evaluadores humanos. Asimismo, se consolidó un conjunto de más de cinco millones de registros, lo que constituye un insumo relevante para futuros estudios sobre fragilidad, en particular en el análisis del equilibrio. En conclusión, el sistema demostró ser preciso, accesible y reproducible, validando la factibilidad de digitalizar las pruebas de fragilidad física mediante cámaras de profundidad. Sin embargo, la ausencia de adultos mayores en la validación limita la generalización de los resultados, por lo que se propone su aplicación en esta población y la incorporación de técnicas de inteligencia artificial para automatizar la predicción del nivel de fragilidad. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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