Sistema de seguimiento visual para la rehabilitación
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Abstract
Avances en el campo de visión computacional están generando cambios novedosos y radicales
en la forma de interactuar con la computadora. Recientemente el seguimiento visual del movimiento
humano ha incrementado la atención por parte de los investigadores. El interés en este campo es motivado por su amplia gama de aplicaciones, incluyendo el análisis del rendimiento atlético y clínico,
interfaces humano-computadora, sistemas de vigilancia, captura del movimiento humano para juegos
virtuales y animación. Dentro del análisis clínico, ha surgido la inquietud de desarrollar sistemas que
detecten el progreso de rehabilitación en pacientes con atrofias cerebrales. Tradicionalmente, las personas que han sobrevivido a un derrame cerebral toman fisioterapia con la ayuda de un fisioterapeuta
que diagnostica si se está llevando la rehabilitación apropiadamente. Sin embargo, debido a los altos
costos de las terapias y a los periodos prolongados de los ejercicios de rehabilitación, los pacientes no
reciben suficiente tratamiento.
En esta tesis, se propone un sistema de seguimiento visual para apoyar el programa de rehabilitación para pacientes que han sufrido un derrame cerebral. El sistema de seguimiento se probó en
dos escenarios diferentes: a) Interfaz visual para la terapia utilizando simulación, y b) Análisis del
movimiento para evaluar el avance en la rehabilitación. En el primer escenario se realiza el seguimiento tridimensional de la mano de un individuo para interacuar con el software T-WREX, el cual
permite interactuar con un ambiente virtual moviendo su brazo dañado, llevando a cabo diferentes
tareas diseñadas para imitar situaciones de la vida real orientadas a la rehabilitación. En el segundo
escenario, el sistema sigue el movimiento del brazo del paciente utilizando cintas de color adheridas
al hombro, codo y muñeca, como marcas distintivas. Las marcas son capturadas por dos cámaras de
video, y se estima la posición 3D de cada una de ellas para poder reconstruir el brazo en una estructura
de alambre 3D. Se analiza el movimiento del brazo por medio de la extracción de características de
movimiento relevantes, como los ángulos entre el brazo y el antebrazo. Para medir el grado de avance
del movimiento del brazo en el proceso de rehabilitación, la información de movimiento se parametriza en un modelo probabilista, empleando los Modelos Ocultos de Markov, y se compara con el
movimiento del brazo de una persona sana, previamente almacenado. La distancia (semejanza) entre
ambas trayectorias se puede medir utilizando una modificación de la distancia de Kullback - Leibler.
El sistema fue probado en pacientes reales, y el análisis del movimiento del brazo fue satisfactorio.