El análisis de movimiento es una herramienta muy usada en diversas áreas, como en la
medicina de rehabilitación, donde el médico usa esta herramienta para la evaluación y
diagnóstico de pacientes con alguna discapacidad motora como lo son las diferentes
discapacidades que se pueden presentar en el miembro inferior. Actualmente, se utilizan
equipos de captura de movimiento tridimensional para el análisis de la marcha utilizando,
por mencionar algunos, arreglos de cámaras infrarrojas, marcadores retroreflactantes,
escáner, entre otros. Sin embargo, estos equipos elevan el costo de la evaluación y
diagnóstico, haciéndolo inaccesible el alcance de esto para personas de bajos recursos,
por lo que es necesario desarrollar métodos de menor costo para lograr esto.
Partiendo de lo anterior, este estudio tiene por objetivo obtener datos cualitativos y
cuantitativos que permitan determinar la precisión y exactitud de un equipo Kinect para el
análisis de la cinemática de la marcha humana, esto mediante una comparación entre el
Kinect y un sistema de captura de movimiento Vicon, ya que este último es un sistema
validado y usado para el análisis de marcha. Como resultado se obtuvo curvas de
movimiento de la rodilla en una marcha humana con ambos sistemas. En el caso del
Kinect, se midió la curva de movimiento de tres voluntarios, haciendo uso de dos librerías
ya existentes en el caso del Kinect: Openni, en conjunto con Nite, y Kinect for Windows
SDK, para conocer la variación del ángulo de la rodilla al caminar. En cuanto al Sistema
Vicon, se usó un patrón de marcha de la rodilla obtenido de 40 voluntarios cuya marcha
no presentaba ninguna patología. Las pruebas de este trabajo de tesis se realizaron con
tres voluntarios para la toma de datos de la marcha humana con el equipo Kinect,
realizando 5 pruebas a cada uno, analizando los 3 mejores resultados de cada pierna,
esto es, los 3 mejores datos del ángulo de la rodilla durante una marcha humana. De esto
se concluyó que hubo mayor precisión y exactitud con el Kinect cuando se usó la librería
SDK. Además, con el uso de la librería SDK se obtuvo una forma de la curva del ángulo
de la rodilla más similar al patrón obtenido mediante el sistema Vicon a comparación de
las curvas de movimiento obtenidas con el uso de la librería OpenNI. En todos los casos
se obtuvo la forma de una curva del ángulo de la rodilla durante la marcha lo
suficientemente cercana al patrón de marcha obtenido mediante el sistema Vicon, con
coeficientes de correlación superiores a 0.8, y se demuestra así que el Kinect puede ser
usado para la evaluación de una marcha humana. De esta manera, se espera que este
estudio sirva de línea base para futuros estudios y proyectos con el Kinect para el análisis
de marcha.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/9331 |
| Date | 13 September 2017 |
| Creators | Dongo Herrera, Ricardo Joel |
| Contributors | Callupe Pérez, Rocío Liliana, Casas Guido, Leslie |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú, PE |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf, application/pdf |
| Rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú, info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ |
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