Caracterización de movimientos a través de imágenes y sensores inerciales para la prevención de lesiones de miembro superior durante actividades repetitivas

El miembro superior es una estructura de gran complejidad e importancia en la vida cotidiana debido a la variedad de movimientos y grados de libertad que este tiene. Así como la utilidad en numerosas tareas cotidianas. El miembro superior puede verse afectado por lesiones debido a las tareas que incluyan: esfuerzos, posturas inadecuadas, posturas fuera de rangos de movimiento, posturas sostenidas o repetitivas; durante periodos de tiempo largos, como actividades laborales, generando un impacto negativo en la vida cotidiana. Por este motivo surge la necesidad de estudios de la complejidad del movimiento del miembro superior para la prevención lesiones en miembro superior. Este estudio se enfoca en el desarrollo de una herramienta de simulación de la cinemática del miembro superior utilizando captura de movimiento recursos en imágenes y señales de sensores inerciales. Se desarrolló un programa capaz de identificar patrones de movimiento usando datos capturados usando una cámara y sensores inerciales en miembro superior en personas en un entorno laboral, para el posterior estudio. Este proyecto tiene como objetivo diseñar un método para la identificación automática de patrones de movimientos. Para lo cual, se plantea la revisión de métodos de programación y procesamiento de los datos obtenidos de imágenes y sensores inerciales, la programación de los mismos, la adquisición de datos relativos a la postura, el estudio de movimiento y calibración del programa. Entre los resultados obtenidos se desarrolló un software portable para la captura de movimiento utilizando imágenes, el cual provee resultados de la raíz cuadrática media (RMS) de los ángulos en los planos XY, XZ y YZ, similares a los dados por los sensores inerciales tras estimar la RMS de los ángulos obtenidos por los mismos. Sin embargo, la aceleración presenta una mayor diferencia, esto debido a que la aceleración se ve afectaba por los instantes en los cuales las imágenes oscilan. Como conclusión se encontró un gran potencial de los algoritmos de inteligencia artificial para la identificación, seguimiento y diferenciación de la de postura y el cálculo de variables de la cinemática tales como ángulo de movimiento articular y la aceleración angular.

• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad del Rosario
• Repositorio: Repositorio EdocUR - U. Rosario
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.urosario.edu.co:10336/40304
• Acceso en línea: https://doi.org/10.48713/10336_40304; https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/40304
• Palabra clave: Biomecánica; Estudio de movimiento; Gestos; Herramienta de Mediapipe; Miembro superior; Sensores inerciales; Biomechanics; Gestures; Mediapipe; Movement study,; Upper limb; Inertial sensors
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International