Desarrollo de herramienta software creada con Python para el análisis del ciclo y de los principales parámetros de la marcha a través de datos recogidos con sensores inerciales

Abstract

En este trabajo se ha desarrollado una herramienta en Python que permite visualizar los datos obtenidos por los sensores inerciales para el análisis de la marcha, de sus ciclos y de los parámetros que esta arroja. De esta forma la aplicación ayuda a visualizar y comprender los datos que la captura de movimiento con sensores inerciales proporciona. Las curvas de movimiento obtenidas, si la adquisición con sensores es correcta, pueden ayudar a una valoración más objetiva de los pacientes. La aplicación, por tanto, permite visualizar los datos obtenidos en la captura de diferentes formas. Permite la visualización de los diferentes parámetros de cada pierna por separado, permitiendo ver la evolución del parámetro a través de toda la captura de movimiento o de cada ciclo en concreto o de todos los ciclos en conjunto (realizando la media). También permite la visualización de estos mismos datos para los diferentes parámetros, pero juntado ambas piernas en la misma gráfica. Por último, también permite la visualización de la media de los ciclos para todos los parámetros en conjunto. Se ha utilizado Python para realizar la aplicación, ya que es de los lenguajes más conocidos y con más librerías para las ciencias de la computación. Para ello se ha usado una serie de librerías de Python que han ayudado al procesamiento y la visualización de los datos dentro de la aplicación. Para la implementación de la aplicación se ha utilizado el entorno de desarrollo Spyder de la distribución de Anaconda. Como ficheros de entrada a procesar, la aplicación permite usar tanto datos generados por una aplicación comercial (Xsens Awinda) como por una herramienta de software libre (OpenSense).

In this work, a tool has been developed in Python that allows viewing the data obtained by inertial sensors for the analysis of gait. In this way, the application helps to visualize and understand the data that motion capture with inertial sensors provides. The movement curves obtained, if the acquisition with sensors is correct, can help a more objective assessment of patients. The application, therefore, allows to visualize the data obtained in the capture of different shapes. It allows the visualization of the different parameters of each leg separately, allowing to see the evolution of the parameter through the entire motion capture or each specific cycle or of all the cycles as a whole (performing the average). It also allows the visualization of these same data for the different parameters but joined both legs on the same graph. Finally, it also allows the visualization of the average of the cycles to all parameters together. Python has been used to make the application, since it is one of the best-known languages and with more libraries for computer science. For this, a series of libraries has been used of Python that have helped the processing and visualization of the data within the application. For the implementation of the application, the Spyder development environment of the Anaconda distribution. As input files to be processed, the application allows to use both Excel sheets and MOT files containing the motion capture data.