Quantification of motor patterns in parkinsonian gait

A nivel mundial, la enfermedad de parkinson (EP) es la segunda enfermedad degenerativa más común, con cerca de 6.3 millones de casos diagnosticados. Esta enfermedad se caracteriza por un desorden progresivo del sistema nervioso que se manifiesta principalmente en alteraciones de la marcha y del cont...

Full description

Autores:: Cardenas Martínez, Luisa Fernanda

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2016

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

Description
Summary:	A nivel mundial, la enfermedad de parkinson (EP) es la segunda enfermedad degenerativa más común, con cerca de 6.3 millones de casos diagnosticados. Esta enfermedad se caracteriza por un desorden progresivo del sistema nervioso que se manifiesta principalmente en alteraciones de la marcha y del control postural que limita la independencia funcional de los pacientes. El análisis de los patrones en la marcha se ha convertido en una herramienta útil para determinar la severidad de la enfermedad, as como para orientar el diagnóstico. Sin embargo, este análisis es altamente dependiente de la experticia del evaluador, especialmente para la detección de algunos movimientos sutiles característicos de la enfermedad. Los modelos físicos emergen como una alternativa sobresaliente para disminuir la variabilidad en el análisis de movimiento. Los modelos permiten simular la progresión y los patrones de la marcha en diferentes momentos de las enfermedades, proporcionando información para la selección de tratamientos adecuados. Esta tesis presenta un modelo físico que integra la estimación de la trayectoria del centro de gravedad (CoG) basada en la cinemática del tronco y la cuantificación de la severidad de los síntomas en los diferentes estados de la EP. El modelo físico propuesto utiliza un doble péndulo invertido para la fase de apoyo simple y un sistema resorte-amortiguador para la fase de doble apoyo. Este modelo es ajustado para seguir un CoG especco, definido para cada uno de los estadios. La evaluación de la estimación del CoG realizada por los patrones de tronco se realizó comparando las trayectorias resultantes con trayectorias aprendidas de sujetos en estadios 2, 3 y 4. Se obtuvo un coeficiente de correlación para la estimación del CoG de 0.88, 0.92 y 0.86, respectivamente. Los parámetros del modelo físico se ajustaron para generar trayectorias cercanas a los CoG estimados anteriormente, obteniendo una distancia de frechet entre las curvas generadas por el modelo y la trayectoria estimada del CoG de 0.07, 0.09, 0.29.

Quantification of motor patterns in parkinsonian gait

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