Sistema de valoración antropométrica para estimar la masa de personas postradas en cama basado en visión por computador.
La estimación subjetiva de medidas antropométricas, como la estatura y la masa corporal a personas postradas en cama, suele tener inexactitudes en la valoración de tales magnitudes, lo que trae como consecuencia que en algunos casos halla errores en la formulación de fármacos o parametrización de ve...
- Autores:
-
Fayad Sierra, Jorge
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Pedagógica Nacional
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UPN
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.pedagogica.edu.co:20.500.12209/16555
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12209/16555
- Palabra clave:
- Antropometría
Decúbito supino
Exactitud
Error
Kinect
Precisión
Visión por computador
Anthropometry
Error
Accuracy
Supine decubitus
Kinect
Precision
Computer vision
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Summary: | La estimación subjetiva de medidas antropométricas, como la estatura y la masa corporal a personas postradas en cama, suele tener inexactitudes en la valoración de tales magnitudes, lo que trae como consecuencia que en algunos casos halla errores en la formulación de fármacos o parametrización de ventiladores mecánicos; esto puede poner en riesgo la vida de los pacientes. Por lo anterior, aprovechando las bondades de la visión por computador, se plantea el proyecto Sistema De Valoración Antropométrica Para Estimar La Masa De Personas Postradas En Cama Basado En Visión Por Computador, con la intención de hacer una primera versión de un instrumento que estime estatura, envergadura, altura a la rodilla, perímetros de brazo, pantorrilla, cintura; así como la masa corporal del paciente. El sistema se desarrolló bajo un escenario controlado en términos de iluminación, un prototipo de estructura que sostiene un sensor Kinect V2 a una altura determinada, para capturar la imagen RGB y en profundidad de un paciente acostado y procesarlas, logrando estimar las medidas mencionadas en el párrafo anterior. |
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