La aplicación de entornos virtuales en áreas de la medicina es un estudio que ha tomado influencia en los últimos años debido al gran impacto que proveen estas tecnologías para apoyar o conocer el estado del paciente. Los sistemas de simulación permiten dar un vistazo al usuario de los diversos métodos que permitirán activar o iniciar su proceso de recuperación. La fisioterapia a su vez es un sector que se ha inclinado por el uso de estas prácticas para apoyar al paciente en su recuperación locomotora, ya sea para el tren superior o inferior. Este artículo desarrolla un entorno virtual que tiene el objetivo de simular y capturar los movimientos efectuados por un paciente en tareas de rehabilitación, tomando el enfoque del uso de exoesqueletos para darle o no un apoyo al mismo. El sistema propuesto emplea las tecnologías de captura de movimiento por medio de OptiTrack para detectar las trayectorias del usuario, que son enviadas a un entorno virtual desarrollado en Unity para simular y mostrar el movimiento realizado. Estas trayectorias son manipuladas en una aplicación de Matlab obteniendo los resultados sobre los niveles de desviación detectados en los ejercicios de rehabilitación, concluyendo con la validez y la eficiencia que poseen los exoesqueletos en el apoyo en enfoques fisioterapéuticos.
The adaptation of machine vision solutions for motion capture has generated an interest in determining whether markerless capture methods can achieve a level of accuracy particularly similar to capture techniques with passive or active markers, being an essential factor for the identification and treatment of motor weaknesses in physiotherapeutic fields. In this sense, the aim of this work is to perform a comparison of two motion capture techniques: intrusive and non-intrusive, using the 3D tracking systems OptiTrack and MediaPipe to determine the performance of markerless pose estimation in obtaining the ranges of motion (ROM) of the upper body of a person. The capture is simulated using a virtual environment (VE) developed on the Unity platform, evaluating accuracy and deviation levels using Matlab. The nonintrusive pose estimation solution generated 92.82% average accuracy with respect to the standard trajectory when capturing the ROMs of the limb, proving to be a cost-effective and significantly accurate option for the analysis of upper body kinematics in rehabilitation exercises. The study of the elbow joint indicated similar results in flexion, with 1.382° degrees difference as did the shoulder joint, with 1.237° and 2.969° degrees in flexion and abduction, respectively. Finally, the captured ROMs demonstrate that the integration of a VE decreases the deviation in the trajectory of the limb, guiding the participant in the presented exercise.
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