El desarrollo de Análisis de movimiento Algoritmos para la medicina

El desarrollo de Análisis de movimiento Algoritmos para la medicina, los deportes, y aplicaciones de seguridad en el trabajo

Por Edgar Charry, dorsaVi

Los atletas de élite quieren volver a emparejar el juego lo antes posible después de la lesión. Como resultado, a menudo se convencen a sí mismos ya sus médicos que están en condiciones de jugar antes de que hayan recuperado totalmente. Lastecnologías avanzadas tales como sistemas de seguimiento óptico, que captura de movimiento, y placas de fuerza, que miden las fuerzas de reacción del suelo, permiten a los atletas y entrenadores para determinar cuando el atleta puede regresar con seguridad a la actividad completa. Estas tecnologías proporcionan métricas y puntos de vista que son imposibles de obtener por la simple observación de laatleta, pero tienen varios inconvenientes. Además de ser costoso, por lo general dependen de técnicos especialmente entrenados y procedimientos de instalación prolongados. Además, debido a que a menudo requieren que el atleta realice en un entorno restringido, como en una cinta, que hacen que sea difícil evaluar el movimiento natural.

En dorsaVi, mis colegas y yo hemos desarrollado, dispositivos deanálisis de movimiento inalámbricos portátiles que miden con precisión y seguimiento de movimiento, mientras que el atleta se mueve libremente en cualquier entorno (Figura 1).

ViPerform incorpora unidades de medición inercial (IMU) y magnetómetros, así como sensores de electromiografía para medir la actividad muscular. Los datos del sensor se transmiten a un dispositivo de grabación y laretroalimentación (RFD), que se puede llevar en el brazo o llevarse en un bolsillo. El RFD envía los datos a un PC, donde se procesa y se muestra por el paquete de software dorsaVi.

En el corazón de la tecnología dorsaVi son algoritmos propietarios que filtran y analizan los datos del sensor primas, el suministro de información que se puede utilizar para evaluar el control de la rodilla, la espalda bajaamplitud de movimiento, la actividad de la corva, la cadera y el control central, y el rendimiento de carrera. Mediante el desarrollo y prueba de los algoritmos de MATLAB y el desarrollo de código en C portátil con MATLAB Coder ™, cortamos el tiempo de desarrollo casi a la mitad en comparación con el enfoque anterior, que involucró a mano de codificación en C #.

Algoritmos en desarrollo para elAnálisis Objetivo

Análisis objetivo es posible gracias a sofisticados algoritmos que procesan datos de los sensores primas y presentar los resultados en una forma significativa. Por ejemplo, un algoritmo puede identificar grandes picos negativos en la salida del acelerómetro que se producen en cada paso cuando un atleta se está ejecutando. Desde el momento y la magnitud de estos picos, elalgoritmo puede calcular la cadencia del corredor y la fuerza de reacción del suelo de cada paso, respectivamente. Este análisis puede detectar una cadencia asimétrica o de las fuerzas de reacción del suelo desiguales para cada pierna, dejando al descubierto la incapacidad o falta de voluntad para el atleta de aplicar la misma fuerza a través de las dos piernas. Del mismo modo, el análisis de ladesviación de la rodilla, flexión y rotación como las sentadillas atleta o el lúpulo puede guiar la recuperación de la ACL y otras lesiones de rodilla. Incluso los atletas saludables se pueden beneficiar de este tipo de análisis, el uso de la retroalimentación de los algoritmos para perfeccionar su técnica u optimizar la eficiencia de los movimientos clave.

Cuando implementamos nuestros algoritmosdirectamente en C #, tuvimos que desarrollar nuestras propias funciones de procesamiento de señal de bajo nivel y gráficas. Al cambiar a MATLAB, hemos acelerado el desarrollo mediante el uso de funciones integradas para la visualización de datos y transformadas de Fourier discretas. Hoy en día, se utiliza la señal Processing Toolbox ™ y Wavelet Toolbox ™ para agilizar aún más el desarrollo. Por...