2026-04-29T10:58:26Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/613532023-09-04T19:03:12Zcom_10324_38col_10324_852
Adquisición de base de datos de movimientos de miembro superior en adulto sanos y pacientes pediátricos con parálisis cerebral. Clasificación de movimientos con visión artificial y aprendizaje profundo
Gregorio Bermejo, Carla de
Martínez Zarzuela, Mario
Simón Martínez, Cristina
Universidad de Valladolid. Facultad de Medicina
Brazo - Movimientos
La parálisis cerebral es la causa más frecuente de discapacidad motora en los niños,
afectando a 2-3/1000 recién nacidos. Esta patología es un trastorno no progresivo
causado por lesiones cerebrales en el periodo prenatal, perinatal y postnatal.
Los trastornos motores suelen ir acompañados de alteraciones de la sensibilidad, la
percepción, la cognición, la comunicación y el comportamiento, como la epilepsia y
problemas musculoesqueléticos secundarios.
La fisioterapia promueve el mantenimiento y la rehabilitación de los pacientes para
su bienestar psicológico y social. Muchas terapias están incluyendo avances
tecnológicos, cambiando el concepto de salud y ayudando a estos pacientes.
El objetivo principal del proyecto es la adquisición de una base de datos de
actividades de miembro superior y el desarrollo de un sistema de aprendizaje
automático para el reconocimiento de acciones humanas de miembro superior. Este
conjunto de tareas son unimanuales, bimanuales o combinación de ambas, siendo
actividades muy presentes en la vida diaria del paciente.
En primer lugar, se define un protocolo de adquisición de movimientos y se
registrarán los movimientos de los sujetos empleando sensores inerciales
comerciales XSens Awinda y el software de visión artificial de acceso abierto
OpenCap. A continuación, se analizan y preprocesan los datos capturados, para un
posterior entrenamiento con redes neuronales. Este proceso se realiza con la
finalidad de reconocer las diversas actividades de la vida diaria capturadas en
sujetos sanos y en pacientes.
Adicionalmente al reconocimiento de actividades, se estudia la segmentación de las
fases de un movimiento más complejo. Para ello es necesario un etiquetado manual
de las fases del movimiento y nuevas pruebas de entrenamiento con redes
neuronales. En esta fase del proyecto se emplean nuevamente los datos de sujetos
sanos y en pacientes.
2023-09-04T08:13:18Z
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2023
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/61353
spa
info:eu-repo/semantics/openAccess
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