Sistema computacional de apoyo para la identificación de alteraciones de la marcha en rodilla basado en el uso de sensores ópticos y técnicas de procesamiento de señales

Dagoberto Mayorca Torres- Universidad de Caldas; Facultad de Ingeniería, Departamento de Sistemas e Informática.

Abstract

En el ámbito clínico e investigativo, el análisis de marcha hace parte fundamental de la evaluación funcional del movimiento corporal humano. Su evaluación ha sido realizada a través de diferentes métodos y herramientas que permiten el diagnóstico temprano de enfermedades, realizar seguimiento y valorar la efectividad de planes terapéuticos aplicados sobre los pacientes. El método observacional es uno de los métodos más usados en centros especializados en Colombia, sin embargo, el uso de herramientas tecnológicas para obtención de datos cuantitativos ayuda considerablemente a evitar posibles errores asociados a la subjetividad de la observación. El presente documento aborda el proceso metodológico para el desarrollo de una herramienta computacional y un dispositivo hardware para el análisis de la marcha haciendo énfasis en la cinemática articular de la rodilla. Este trabajo explora la técnica de fusión de datos del sensor Kinect y sensores de medición inercial (IMU) como alternativa para la atenuación de errores asociados a cada una de estas tecnologías. El desarrollo de esta herramienta contempla la aplicación de conocimientos en arquitectura software, metodología de programación extrema, atributos de calidad, así como el desarrollo del prototipo hardware. La herramienta proporciona una interfaz gráfica con una serie de controles para el registro de usuario, creación de historia clínica y la realización del examen de marcha. La herramienta además permite la obtención de gráficas comparativas del ángulo de rodilla en el tiempo, permitiendo observar la evolución de personas que han presentado algún tipo de alteración de la marcha.

Resultados

Figura 1. Configuración de la escena.

Figura 2. Software de análisis de patrones de marcha.

Carousel imageCarousel imageCarousel image

Conclusiones

Este trabajo presentó la aplicación de conceptos de ingeniería software como son el diseño de la arquitectura, metodologías y escenarios de atributos de calidad en el desarrollo de una herramienta computacional que permite la medición de ángulo de rodilla en el plano sagital bajo el enfoque de fusión de datos con componentes a bajo costo. La fusión de datos fue la técnica que se consideró como la óptima para el cumplimiento de los requerimientos funcionales y de calidad que debía cumplir para su uso potencial en el ámbito clínico.

Los resultados experimentales demostraron que el método de fusión de datos (giróscopos + acelerómetros triaxiales) basado en Kalman se puede aplicar con éxito para atenuar y estabilizar los errores acumulados de IMU a tasas de muestreo de 30 y 120 Hz. Los métodos de preprocesamiento propuestos de sincronización, normalización, alineación temporal y submuestreo permitieron obtener señales legibles de la cinemática articular de rodilla para un ciclo completo de la marcha. Además, el método de identificación del ciclo de marcha permitió de manera efectiva la determinación de inicio y final de la marcha con errores inferiores al 3%. El método de regresión polinomial permitió establecer una curva única del ciclo de marcha con un intervalo de confianza del 95%.

El sistema fue puesto a prueba con una población de sujetos sanos a quienes se les informó mediante consentimiento informado y se les aplicó el instrumento de análisis cualitativo y cuantitativo de la marcha humana propuesto en este estudio. Los resultados de la prueba permitieron establecer que la consistencia y la exactitud del sistema para la medición de ángulo de rodilla con IMU son altas cuando se comparan con técnicas como la goniometría y videogrametría digital.

Finalmente, el sistema proporcionó una herramienta computacional usada a través de interfaz gráfica de usuario capaz de apoyar los procesos de registro de usuarios, visualización de mediciones y generación de gráficas de la cinemática de la rodilla, permitiendo al especialista apoyar su diagnóstico en la identificación de alteraciones en las diferentes fases de la marcha. Este sistema se presentó como una alternativa a los sistemas de captura actuales con un alto potencial para aplicarse en entornos clínicos. Un aporte adicional de este estudio es la implementación de un método de corrección del esqueleto proporcionado por Kinect, mediante la fusión de datos de las medidas de ángulo de IMU y la localización espacial de las articulaciones brindado por el esqueleto de Kinect permitiendo con esto resolver los problemas los problemas de Kinect para la captura de movimientos con alto grado de oclusión.

Publications