Segmentación de patrones de marcha en pacientes con parálisis cerebral mediante aprendizaje profundo y visión artificial

• Autores: A. Romo, C. Gregorio, B. de la Calle Gómez
• Localización: CASEIB 2023. Libro de Actas del XLI Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica: Contribuyendo a la salud basada en valor / coord. por Joaquín Roca González, Dolores Ojados González, Juan Suardíaz Muro, 2023, ISBN 978-84-17853-76-1, págs. 174-177
• Idioma: español
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  • La parálisis cerebral (PC) ha sido reconocida como la discapacidad motora más común en la infancia. La afectación de la marcha constituye una de sus principales limitaciones, por lo que los pacientes pueden beneficiarse de análisis clínicos de la marcha instrumentados (Instrumental Gait Analysis, IGA), De entre todos los dispositivos ofertados en el mercado, la visión artificial con cámaras de infrarrojo y marcadores corporales constituye el gold standard. Sin embargo, su elevado precio y la necesidad de amplios espacios y formación de profesionales dificultan su utilización. En este trabajo, se estudió el empleo de unidades de medición inercial (Xsens) y sistemas de vídeo sin marcadores (OpenCap) para registrar patrones de marcha y segmentar sus fases empleando redes neuronales. Con ello se pretende demostrar el potencial de ambas técnicas, que al ser mucho más económicas y rápidas que la visión artificial, podrían extender el análisis instrumentado en el ...