Validación de dispositivos RGBD para medir terapéuticamente el equilibrio: el test de alcance funcional con Microsoft Kinect

Inés Ayed; Biel Moyà Alcover; Pau Martínez Bueso; Javier Varona; Adel Ghazel; Antoni Jaume i Capó

doi:10.1016/j.riai.2016.07.007

Autores/as

Inés Ayed Université de Carthage
Biel Moyà Alcover Universitat de les Illes Balear
Pau Martínez Bueso Universitat de les Illes Balear
Javier Varona Universitat de les Illes Balear
Adel Ghazel Université de Carthage
Antoni Jaume i Capó Universitat de les Illes Balear

DOI:

https://doi.org/10.1016/j.riai.2016.07.007

Palabras clave:

Visión Artificial, Microsoft Kinect, RGBD, Evaluación Terapéutica, Equilibrio, Rehabilitación Motora

Resumen

Los dispositivos de captura RGBD han demostrado ser un enfoque tecnológico realista para la prevención terapéutica de caídas. Estos dispositivos RGBD facilitan la captura del movimiento humano y son conocidos gracias a su bajo coste. Por esta razón, su uso se ha generalizado y han sido validados en diferentes aplicaciones interactivas para la rehabilitación motora del equilibrio. En este tipo de rehabilitación es muy importante tener información sobre la evolución terapéutica del paciente. Además, en los casos en que el paciente realiza el tratamiento de rehabilitación en el domicilio y cada cierto tiempo recibe una visita del fisioterapeuta, si éste pudiese utilizar el dispositivo RGBD para valorar el equilibrio con un test estándar le simplificaría mucho el trabajo al no tener que desplazar ningún instrumento de medida. En este trabajo se demuestra que el dispositivo Microsoft Kinect es fiable y adecuado para calcular el test estándar de alcance funcional (FRT), uno de los más utilizados para medir terapéuticamente el equilibrio. Para ello, se ha realizado un experimento donde se ha comparado el cálculo del FRT de forma manual y utilizando un dispositivo RGBD sobre 14 usuarios sanos. Los resultados muestran una diferencia absoluta media de 2.84 cm (±2.62) y la aplicación de un test t-student pareado sobre los datos indica que no hay diferencias estadísticamente significativas.

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Biografía del autor/a

Inés Ayed, Université de Carthage

GresCom Lab. Ecole Supérieure des Communications de Tunis. Université de Carthage

Biel Moyà Alcover, Universitat de les Illes Balear

Unitat de Gràfics, Visió i Intel.ligència Artificial. Department de Ciències Matemàtiques i Informàtica. Universitat de les Illes Balear

Pau Martínez Bueso, Universitat de les Illes Balear

Grupo de Investigación en Evidencia, Estilos de Vida y Salud. Departamento de Enfermería y Fisioterapia. Universitat de les Illes Balears

Javier Varona, Universitat de les Illes Balear

Unitat de Gràfics, Visió i Intel.ligència Artificial. Department de Ciències Matemàtiques i Informàtica. Universitat de les Illes Balear

Adel Ghazel, Université de Carthage

GresCom Lab. Ecole Supérieure des Communications de Tunis. Université de Carthage

Antoni Jaume i Capó, Universitat de les Illes Balear

Unitat de Gràfics, Visió i Intel.ligència Artificial. Department de Ciències Matemàtiques i Informàtica. Universitat de les Illes Balear

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