Sistema para el análisis de la Caminata en procesos de Terapia Física

Publicado el Publicada

Albert Jerez y Diana Diplán
Estudiantes Escuela de Ingeniería en Computación y Telemática, Campus Santiago
PUCMM

Ser físicamente funcional

Las lesiones musculoesqueléticas representan una carga considerable para la salud y el bienestar global. Desde atletas de élite hasta individuos con estilos de vida activos, estas lesiones tienen un impacto devastador en la calidad de vida y la funcionalidad. Más allá del dolor físico, las lesiones podrían conducir a discapacidades a largo plazo, limitando la capacidad para trabajar, participar en actividades diarias e incluso disfrutar de recreaciones normales a nivel social.

Ante este desafío identificado y con el apoyo del departamento de Terapia Física de la Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra (PUCMM) se busca abordar la necesidad de desarrollar herramientas y tecnologías innovadoras para una evaluación precisa y una intervención temprana en el análisis de la caminata. El objetivo siendo prevenir lesiones, mejorar los resultados del tratamiento y fomentar la salud y calidad de vida de las personas.

En esta entrada de este blog de innovación se presentará la implementación de un sistema para la el análisis de la caminata en procesos de terapia física. El sistema desarrollado cuenta con técnicas de visión computacional que permiten crear toda una reportería que asista al especialista en la evaluación del proceso de caminata de un paciente. El sistema agrega la data de sensores inerciales así como el uso de cámaras para la obtención de los reportes propuestos.

Integración de Tecnología en los procesos de Terapia Física

De acuerdo con F.R. Andrea Ramos, en «La importancia de una valoración en Fisioterapia», una de las áreas más afectadas por las lesiones musculoesqueléticas es la caminata. La capacidad de caminar eficientemente y sin dolor era fundamental para la movilidad y la independencia. Sin embargo, las lesiones en pies, tobillos y piernas alteran significativamente la biomecánica de la marcha, resultando en dolor crónico, discapacidad y una disminución de la calidad de vida. Además, las lesiones relacionadas con la marcha aumentan el riesgo de desarrollar problemas de salud más graves, como osteoartritis y enfermedades cardiovasculares, lo que podría tener consecuencias devastadoras a largo plazo para la salud y el bienestar general.

Sabiendo esto, en el estudio realizado por E. BV. llamado “Evaluación del control postural a través de Microsoft Azure Kinect DK: Un estudio de evaluación”, se compararon las trayectorias de movimiento del Kit Kinect utilizado con un sistema 3D estándar de seguimiento de alta precisión, relacionándolo a una posible solución. Veintiséis sujetos realizaron ejercicios específicos para su evaluación. El Kit Kinect demostró un seguimiento preciso de las articulaciones principales durante movimientos laterales, con un Error Cuadrático Medio (RMSE) de aproximadamente 0.2cm para ejercicios laterales y hacia adelante, y de 0.47cm para equilibrio. El Error Absoluto Medio angular osciló entre 5 y 15 grados para articulaciones superiores, mientras que las inferiores mostraron mayores errores. Se observaron mejores resultados en movimientos lentos. El estudio destaca el potencial del enfoque en base al Kit Kinect para la rehabilitación en el hogar, especialmente en la evaluación del control postural.

Otro bajo que busca analizar el proceso de movimiento del cuerpo humano es el presentado por  Y. Wang, S. Liu. Y S. Zhang. En el mismo se propone un algoritmo eficiente de reconocimiento de gestos manuales (HGR) para aplicaciones de interfaz humano-máquina (HMI) basados en el sensor BNO055. Utilizando datos de este sensor y considera su naturaleza temporal, lo que mejora el rendimiento de reconocimiento. La técnica de transformadas discretas de ondículas (DTW) es aplicada, mostrando que ofrece buenos resultados, pero su complejidad dificulta el aprendizaje en tiempo real. El algoritmo que implementaron el HGR, se basa en una red neuronal de energía de columna restringida (RCE) con un esquema de aprendizaje simple. Al reemplazar la métrica de la RCE con la distancia DTW mejora el reconocimiento de gestos con datos temporales y admite el aprendizaje en tiempo real. En pruebas con una FPGA, alcanzaron una precisión del 98.6% y soportaron operaciones en tiempo real a 150 MHz, lo que son resultados prometedores en el contexto del desarrollo del sistema.

Estos trabajos ponen el relieve dos puntos importantes: la importancia de la analítica del movimiento humano y la dificultad en procesar este tipo de datos. Por lo que el presente trabajo es un aporte importante en el desarrollo de este tipo de sistemas y en el estudio de diversas metodologías que puedan apoyar en el desarrollo de los procesos de fisioterapia.

Solución Propuesta

La solución propuesta para el análisis de la marcha en terapia física implicó el uso de tecnología de seguimiento de movimiento y un software de análisis de datos. Mediante el empleo de microcontroladores como el ESP32 (Lolin32) y un acelerómetro BNO055, colocados en diversas partes del cuerpo del paciente se busca poder medir el movimiento y la posición tridimensional durante la el proceso de caminata (marcha). El software de análisis procesó y visualiza los datos recopilados para mostrar patrones de movimiento precisos y objetivos durante la caminata. Esto buscando proporcionar a los fisioterapeutas una evaluación detallada y objetiva de la marcha de cada paciente, permitiéndoles diseñar un tratamiento personalizado y efectivo. En la siguiente figura se muestra el diagrama en bloque para la integración de todos los elementos a ser utilizados en el sistema propuesto.

Para la parte de visión computacional, se desarrolló un sistema automático de análisis de la marcha utilizando la librería MediaPipe. Esta herramienta permitiría una evaluación más eficiente y precisa de la marcha de los pacientes en terapia física. Al automatizar este proceso, se busca reducir el tiempo necesario para la evaluación inicial y mejorar la precisión de los diagnósticos, lo que a su vez conduciría a tratamientos más efectivos y una recuperación más rápida y completa para los pacientes en fisioterapia. En última instancia, se espera que este proyecto contribuya significativamente al bienestar y la calidad de vida de los pacientes en rehabilitación.

MediaPipe es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google, especializada en análisis y procesamiento de datos de visión por computadora, ofreciendo seguimiento de movimientos y detección de objetos en tiempo real, así como mediciones precisas de velocidad, longitud del paso, cadencia y equilibrio durante la caminata. Luego de implementada, esta librería permitió capturar imágenes precisas y detalladas del movimiento del paciente durante la marcha, con la capacidad de capturar imágenes en 3D utilizando sensores de profundidad avanzados. En la siguiente imágen se aprecia la capacidad de MediaPipe de capturar puntos específicos del cuerpo, en este caso los hombros.

Metodología

El desarrollo del sistema de análisis de deficiencias en la marcha se llevó a cabo mediante un enfoque metodológico que abarcó desde la configuración inicial hasta la implementación práctica. Se inició con la configuración de los componentes hardware y la instalación del software de análisis de datos, seguido de pruebas preliminares para calibrar los sensores y ajustar su sensibilidad y precisión. El desarrollo del software implicó la configuración de algoritmos de seguimiento de movimiento y la visualización de datos en tiempo real. Esta metodología queda esquematizada en la siguiente imagen.

Se integraron  un total de tres cámaras de alta resolución para capturar imágenes en 3D del movimiento del paciente, estableciendo protocolos para la sincronización y captura de datos en tiempo real. Adicionalmente, se hizo uso de unos guantes para integrar los sensores del tipo acelerómetro seleccionados junto con el microcontrolador. Esto permitió obtener la medición de la aceleración en las cuatros extremidades del paciente, lo que brinda posibilidad de aplicar técnicas de análisis basadas en fusión de datos de distinta naturaleza. En la figura siguiente se muestra el sensor utilizado para la creación de este sistema de captura.

Resultados Obtenidos

Después del desarrollo preliminar, se llevaron a cabo extensas pruebas y análisis para evaluar la efectividad de los métodos y algoritmos empleados en el análisis de las deficiencias en la caminata de los pacientes. Estos se centraron en la verificación y validación de los resultados obtenidos para garantizar la precisión y confiabilidad del sistema. Además, se realizaron ajustes y optimizaciones para adaptar el sistema a diferentes perfiles de pacientes y condiciones.

Se diseñó una interfaz de usuario para la visualización de datos, que incluía gráficos y tablas para presentar resultados de manera clara. Se realizaron pruebas exhaustivas para validar la precisión y confiabilidad del sistema, ajustando según fuera necesario para mejorar la exactitud del análisis. En la siguiente figura se muestra la interfaz del aplicativo WEB, este permite la configuración de umbrales para los procesos de detección y la visualización de la reportería por paciente. 

Se llevaron a cabo pruebas simuladas y estudios con pacientes reales, bajo la supervisión de profesionales de la salud. Los resultados obtenidos fueron analizados y comparados con evaluaciones manuales realizadas por fisioterapeutas experimentados, demostrando la capacidad del sistema para detectar y cuantificar deficiencias específicas en la marcha. Debajo se muestra un ejemplo de una gráfica de captura de movimiento.

El sistema fue configurado para detectar las siguientes anomalía:

  • Inclinación excesiva de hombros
  • Declive de los codos
  • Diferencia de alineación entre las muñecas
  • Diferencia de alineación entre las rodillas
  • Desalineación en la cadera
  • Separación anormal de rodillas
  • Inclinación de la columna

Conclusiones

El sistema ofrece varias ventajas clínicas, incluida su capacidad para detectar patrones anómalos en la marcha de los pacientes y su potencial en la monitorización continua en entornos clínicos. Además, su adaptabilidad y facilidad de uso lo hacen una herramienta prometedora para la evaluación y el seguimiento de pacientes en rehabilitación. Las perspectivas futuras incluyen la aplicación del sistema en investigaciones adicionales para mejorar aún más su precisión y funcionalidad, así como su integración en entornos clínicos para mejorar la calidad de vida y el bienestar de los pacientes con deficiencias de movimiento.

La adaptabilidad del sistema, su capacidad para detectar patrones anómalos y su potencial en la monitorización continua de pacientes en entornos clínicos, junto con su aplicabilidad en investigaciones futuras, destacan como aspectos prometedores para su utilización.

Referencias

Antico, M., Balletti, N., Laudato, G., Lazich, A., Notarantonio, M., Oliveto, R., Ricciardi, S., Scalabrino, S., & Simeone, J. (2021). Postural Control Assessment via Microsoft Azure Kinect DK: An evaluation study. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 209, 106324. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106324

 

 

Sistema de Monitoreo Industrial de Temperatura (SMIT)

Publicado el Publicada

Starlyn Peña
Estudiantes Escuela de Ingeniería en Computación y Telemática, Campus Santiago
PUCMM

Desastres en Tiempos de Pandemia: Origen de SMIT

A finales del año 2019 se identificó un nuevo virus en Wuhan, China, marcando un acontecimiento sin precedentes en la historia moderna humana. La subsiguiente pandemia, conocida como Covid-19, mantuvo al mundo en vilo durante casi dos años y, aún en la actualidad, se siguen tomando medidas preventivas para frenar su propagación en ambientes laborales. Esto ha llevado a que muchas empresas tengan protocolos establecidos para detectar síntomas de enfermedades contagiosas entre sus empleados que puedan afectar tanto la salud del personal como la productividad de la empresas. Debido a su alto grado de contagio el Covid-19 marcó un hito importante en el establecimiento de estos protocolos sanitarios, pero enfermedades como el dengue, la gripe estacional u otras infecciones pueden de igual manera presentar un impacto importante para el personal de una empresa.

Estas enfermedades comparten un síntoma común: la posibilidad de presentar fiebre. La fiebre queda definida como el síntoma que se produce cuando la temperatura corporal supera los 38 °C. Esto abre la posibilidad de aplicar  diversas técnicas y tecnologías para tomar las medidas preventivas adecuadas en caso de que una persona posea síntomas febriles y sea portadora de alguna enfermedad contagiosa. Sin embargo, algunas de estos métodos no son muy precisos en el resultado. Por lo tanto, aunque el COVID19 actualmente no nos azote tan de lleno, es necesario en el entorno industrial un método eficiente para cuando se necesita obtener la temperatura de los trabajadores, contribuyendo a la seguridad y salud generales. Debido a esto, se desarrolla SMIT, nuestro tema de discusión en el presente artículo.

En esta entrada de este blog de innovación se presentará la implementación de un sistema para la detección de síntomas febriles mediante el uso de visión computacional y algoritmos de aprendizaje de máquina. El sistema desarrollado cuenta con los aplicativos administrativos necesarios para la identificación de los empleados y el manejo de notificaciones de detección. Adicionalmente, se considera el uso de un sistema de calibración interno de referencia para aumentar la precisión del sistema propuesto.

Marco conceptual: Detección de Síntomas Febriles en entornos industriales

En su artículo (H. D. Septama, M. Komarudin, A. Yudamson, T. Yulianti, M. Pratama and T. P. Zuhelmi, 2021), señala el hecho de que múltiples lugares utilizan personal equipado con pistolas termómetro para medir la temperatura corporal de los visitantes, pese a que esta práctica tiene inconvenientes, ya que implica contacto cercano entre el personal y los visitantes, lo que puede propiciar la propagación del virus. Como solución presenta un sistema de bajo costo para la medición rápida de la temperatura corporal sin contacto, utilizando una cámara térmica integrada con una barrera. Por lo tanto, no se necesita personal para medir la temperatura corporal, ya que los visitantes pueden verificarla de manera independiente, teniendo una precisión en la temperatura del personal de un 98.75%.

En adición, en el artículo de (S. D. Khirade and A. B. Patil, 2015) se discute el hecho de que el procesamiento de imágenes se emplea en la detección de enfermedades en plantas, abarcando pasos como la adquisición de imágenes, preprocesamiento de imágenes, segmentación de imágenes, extracción de características y clasificación. Se exploran los métodos utilizados para detectar enfermedades en plantas mediante imágenes de sus hojas. Además, en nuestro provecho, se profundiza en algunos algoritmos de segmentación y extracción de características.

Siguiendo la misma línea de procesamiento, en el escrito de los autores (Ragavesh Dhandapani1 y Sara Marhoon Humaid Al-Ghafri, 2022) se utiliza un sistema de detección de objetos basado en visión por computadora para reconocer mascarillas faciales y autenticar certificados de vacunación en tiempo real a través de un kit Jetson Xavier. El proceso comprende la captura de video en tiempo real y su posterior procesamiento, que implica la detección facial mediante un clasificador Haar-Cascade y la codificación facial. Luego, se emplea un modelo de aprendizaje profundo pre-entrenado para ubicar la clase objetivo (mascarilla) en el fotograma.

Todos estos trabajos resaltan la oportunidad de mejora en los sistemas de monitoreo de temperatura si se integran tecnologías referentes a procesamiento en el borde, reconocimiento facial, seguimiento de objetos y técnicas estadísticas para robustecer la medición de los sistemas de medición de temperatura sin contacto.

Descripción del Sistema Propuesto

A partir del diagrama mostrado se evidencia la integración de los distintos componentes que brindan el acercamiento basado en computación en el borde para el sistema propuesto. Siendo el corazón del sistema el sistema de procesamiento Jetson AGX Xavier. Este dispositivo en un dispositivo heterogéneo de procesamiento que incluye procesadores de la familia ARM junto con un núcleo de procesamiento gráfico de propósito general (GPGPU, por sus siglas en inglés) pensado para acelerar la ejecución de algoritmos de aprendizaje de máquina y procesos de visión computacional. Adicionalmente, una cámara termográfica de alta precisión Hikvision DS-2TD2617-10/QA. 

La Implementación de técnicas de procesamiento de imágenes constituye un paso crucial en la operación del sistema. Utilizando técnicas avanzadas como segmentación e identificación, se busca extraer información pertinente al separar las áreas de interés de las no deseadas. Como se puede ver en la imagen, la computadora en el borde elegida presenta un tamaño reducido y su consumo de potencia (menos de 65W) hace que sea idónea para este tipo de aplicaciones. Cuenta con una capacidad teórica máxima de procesamiento de 11 TFLOPS.

En el procesamiento de imágenes, se capturan los frames de la cámara IP termográfica y se procesan para adaptar los algoritmos. Se convierten del espacio de color BGR al RGB y se implementa un algoritmo de detección de rostros. Se obtienen los puntos de referencia, como la ubicación de los ojos y la boca, y se escala la resolución de los videos para ajustarlos. Luego, se localiza el rostro detectado en el STREAM de la cámara termográfica para inicializar el algoritmo de seguimiento y se estiman las temperaturas corporales utilizando un Black Body Calibrator (BBC) y la intensidad del píxel correspondiente al punto identificado del canal lagrimal del ojo. En la figura siguiente se muestra la metodología propuesta para el SMIT.

En cuanto al sensor de temperatura, se utiliza un sensor del tipo resistivo para la medición de la temperatura (RTD) con un amplificador MAX31865 y un ESP32. La RTD se conecta al MAX38165 según las especificaciones del fabricante y se establece la comunicación entre el sensor y la ESP32 mediante el protocolo SPI. Luego, se programa la comunicación utilizando una librería proporcionada por el fabricante.

Resultados Obtenidos

La Implementación de Técnicas de Procesamiento constituye un paso crucial en la operación del sistema. Utilizando técnicas avanzadas como segmentación e identificación, se busca extraer información pertinente al separar las áreas de interés de las no deseadas. El poder detectar marcadores fiduciarios es un punto clave para este proyecto, porque permite identificar las regiones en donde es necesario evaluar la intensidad de los pixeles y compararlo con el punto de referencia provisto por el BBC. En la siguiente imagen se muestra la capacidad del algoritmo, al ser ejecutado en la Jetson AGX Xavier, de detectar un rostro y construir la malla de referencia con los marcadores fiduciarios.

La Aplicación de Monitoreo (Web) representa la interfaz donde la información procesada cobra relevancia práctica. Al recibir y analizar la información, esta aplicación determina si una persona supera la temperatura establecida. En caso afirmativo, emite notificaciones al personal de seguridad, permitiendo la implementación de medidas adecuadas. La misma fue desarrollada bajo el framework minimalista Flask en PYTHON, lo que permite que la ejecución del aplicativo también quede en el mismo equipo para computación en el borde.

Una funcionalidad que fue agregada al sistema es la capacidad de asociar un ID de empleado a un rostro. Adicionalmente, se detecta un estado de ERROR en caso de que el empleado no pueda ser identificado por llevar una mascarilla o en caso de que lleve gafas oscuras. Es importante recalcar que este sistema está pensado para ser utilizado en un ambiente post pandemia, por lo que se puede aplicar el sistema en zonas donde los empleados deban bajar sus mascarillas antes de cruzar, creando la relación ID de empleado con temperatura.

Esta plataforma WEB implementa un sistema de login para acceder al sistema y permite visualizar información relevante como el monitoreo del personal, el estado del sistema y reportes de datos. Se pueden configurar límites de temperatura, escala de visualización, cantidad máxima de rostros detectados, entre otros parámetros. También se pueden crear, modificar y eliminar empleados y usuarios según los permisos correspondientes.

Conclusiones

El sistema exhibe un buen desempeño durante la noche o en entornos con iluminación reducida, donde aun con ausencia de luz de fondo el algoritmo de detección facial logra funcionar adecuadamente. Además, se destaca por su excepcional precisión, con un margen de error mínimo de tan solo 0.5 °C, una cifra notablemente inferior en comparación con otros sistemas. Es crucial destacar la importancia de considerar cuidadosamente el entorno de aplicación en donde sea instalado el sistema, especialmente en ambientes donde la iluminación pueda saturar la imagen, ya que este factor puede influir significativamente en los resultados.

Este sistema SMIT emerge como un proyecto innovador, preciso, fácil de utilizar y seguro. Su desarrollo responde a la necesidad crítica de monitorear la salud en entornos industriales, ofreciendo una herramienta eficaz y de utilidad.

Referencias

 M. K. A. Y. T. Y. M. P. T. Z. H. Septama, «Low Cost Non-Contact Rapid Body Temperature Screening using Thermal Camera for Early Detection of Covid-19 Suspect,» Bandung, 2021.

Gelir, «Image processing for quantitative measurement of e/m in the undergraduate laboratory,» 2019. NVIDIA, «NVIDIA,» 25 Marzo 2019. [En línea]. Available: https://www.nvidia.com/enus/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-agx-xavier. [Último acceso: 22 Noviembre 2022].

Alonso, V., Dacal-Nieto, A., Barreto, L., Amaral, A., & Rivero, E. (2019). Industry 4.0 implications in machine vision metrology: An overview. Procedia Manufacturing, 41, 359–366. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.09.020

Sharma, K. Shanmugasundaram and S. K. Ramasamy, «FAREC — CNN based efficient face recognition technique using Dlib,» 2016 International Conference on Advanced Communication Control and Computing Technologies (ICACCCT), Ramanathapuram, India, 2016, pp. 192-195, doi: 10.1109/ICACCCT.2016.7831628.