Algoritmo para la estimación del ángulo anteroposterior de una muleta sensorizada

• Iñigo Sesar ^[1] ; Asier Zubizarreta ^[1] ; Itziar Cabanes ^[1]
  1. [1] Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

     Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

     Leioa, España

     
• Localización: XL Jornadas de Automática: libro de actas. Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019 / coord. por José Luis Calvo Rolle, José-Luis Casteleiro-Roca, Isabel Fernández-Ibáñez, Óscar Fontenla Romero, Esteban Jove Pérez, Alberto J. Leira-Rejas, José Antonio López Vázquez, Vanesa Loureiro-Vázquez, María-Carmen Meizoso-López, Francisco Javier Pérez Castelo, Andrés José Piñón Pazos, Héctor Quintián Pardo, Juan Manuel Rivas Rodríguez, Benigno Antonio Rodríguez Gómez, Rafael A. Vega-Vega, 2019, ISBN 978-84-9749-716-9, págs. 101-106
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Estimation of the anteroposterior angle of a sensorizes crutch
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• Resumen
  • español

    En los procesos de rehabilitación del miembro inferior, la monitorización de la marcha es una fuente sustancial de información para el fisioterapeuta. Sin embargo, muchos de los dispositivos propuestos en la literatura se basan en sistemas invasivos para el paciente. La integración de sensores en los dispositivos de ayuda técnica, como muletas, permite solventar este problema. Así, en este trabajo se propone el uso de un algoritmo que permite estimar la inclinación anteroposterior de la muleta, basado en el uso de un sensor de fuerza, un inclinómetro y un giróscopo. La inclinación anteroposterior puede servir para definir indicadores que se correlacionen con escalas clínicas empleadas para evaluar el estado funcional del paciente y su actividad física.

  • English

    In lower limb rehabilitation therapies, gait monitoring is an interesting source of information for the therapist, as it allows to personalise the therapy to the particular needs of each patient. However, most devices proposed in the literature are based on invasive solutions that hamper the motion of the patient. Integrating sensors in assistive devices such as crutches allow to solve this issue. This way, in this work a novel algorithm is proposed, which allows to estimate the anteroposterior motion of the crutch, using a force sensor, an inclinometer and a gyroscope. This estimation can be used to define indicators that can be used to evaluate patient status, being an important source of information for the therapist.