Sistema de seguimiento visual para la rehabilitación

Avances en el campo de visión computacional están generando cambios novedosos y radicales en la forma de interactuar con la computadora. Recientemente el seguimiento visual del movimiento humano ha incrementado la atención por parte de los investigadores. El interés en este campo es motivado por su amplia gama de aplicaciones, incluyendo el análisis del rendimiento atlético y clínico, interfaces humano-computadora, sistemas de vigilancia, captura del movimiento humano para juegos virtuales y animación. Dentro del análisis clínico, ha surgido la inquietud de desarrollar sistemas que detecten el progreso de rehabilitación en pacientes con atrofias cerebrales. Tradicionalmente, las personas que han sobrevivido a un derrame cerebral toman fisioterapia con la ayuda de un fisioterapeuta que diagnostica si se está llevando la rehabilitación apropiadamente. Sin embargo, debido a los altos costos de las terapias y a los periodos prolongados de los ejercicios de rehabilitación, los pacientes no reciben suficiente tratamiento. En esta tesis, se propone un sistema de seguimiento visual para apoyar el programa de rehabilitación para pacientes que han sufrido un derrame cerebral. El sistema de seguimiento se probó en dos escenarios diferentes: a) Interfaz visual para la terapia utilizando simulación, y b) Análisis del movimiento para evaluar el avance en la rehabilitación. En el primer escenario se realiza el seguimiento tridimensional de la mano de un individuo para interacuar con el software T-WREX, el cual permite interactuar con un ambiente virtual moviendo su brazo dañado, llevando a cabo diferentes tareas diseñadas para imitar situaciones de la vida real orientadas a la rehabilitación. En el segundo escenario, el sistema sigue el movimiento del brazo del paciente utilizando cintas de color adheridas al hombro, codo y muñeca, como marcas distintivas. Las marcas son capturadas por dos cámaras de video, y se estima la posición 3D de cada una de ellas para poder reconstruir el brazo en una estructura de alambre 3D. Se analiza el movimiento del brazo por medio de la extracción de características de movimiento relevantes, como los ángulos entre el brazo y el antebrazo. Para medir el grado de avance del movimiento del brazo en el proceso de rehabilitación, la información de movimiento se parametriza en un modelo probabilista, empleando los Modelos Ocultos de Markov, y se compara con el movimiento del brazo de una persona sana, previamente almacenado. La distancia (semejanza) entre ambas trayectorias se puede medir utilizando una modificación de la distancia de Kullback - Leibler. El sistema fue probado en pacientes reales, y el análisis del movimiento del brazo fue satisfactorio.