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RoboGait: sistema robótico no invasivo para el análisis de la marcha humana

Journal
Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial
ISSN
1697-7912
Date Issued
2023-10-31
Author(s)
David Álvarez
GUFFANTI MARTINEZ, DIEGO ANDRES  
Facultad de Ciencias de la Ingeniería e Industrias  
Alberto Brunete
Miguel Hernando
Ernesto Gambao
DOI
10.4995/riai.2023.20066
URL
https://cris.ute.edu.ec/handle/123456789/277
Abstract
<jats:p>Actualmente, los sistemas utilizados en laboratorios para analizar la marcha se basan en técnicas marcadores o sensores colocados sobre el cuerpo del paciente, lo que resulta en un proceso que requiere un tiempo largo de preparación y calibración, así como la incomodidad que causa a los pacientes tener dispositivos colocados por el cuerpo. Además, el espacio en el que se pueden realizar pruebas resulta muy limitado. En respuesta a estas problemáticas, se ha desarrollado el sistema robótico RoboGait. Consiste en un robot móvil capaz de navegar autónomamente delante del paciente. El robot incluye una cámara RGBD en su parte superior para captar el cuerpo humano. Este sistema no requiere marcadores adheridos al cuerpo del paciente ya que utiliza la información proporcionada por la cámara RGBD para analizar la marcha. El objetivo de este estudio es demostrar la validez de RoboGait y su aplicabilidad en entornos clínicos. Para conseguirlo, se ha optado por mejorar la estimación de señales cinemáticas y espacio-temporales de la marcha procesando las medidas de la cámara con redes neuronales artificiales (RNA) entrenadas usando datos obtenidos de un sistema Vicon® certificado. Posteriormente, se ha medido el rendimiento del sistema en la clasificación de patrones normales y patológicos, utilizando como referencia un sistema basado en sensores inerciales Xsens®. De este modo, se ha probado el sistema robótico móvil en un rango amplio de la marcha, al tiempo que se ha comparado con un sistema comercial en las mismas condiciones experimentales. Los resultados obtenidos demuestran que RoboGait puede realizar el análisis de la marcha con suficiente precisión,mostrando un gran potencial para su análisis clínico y la identificación de patologías.</jats:p>

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