https://www.ingenieria.unam.mx Repositorio Facultad de Ingeniería

Análisis automático de la terapia de rehabilitación en pacientes con enfermedad de Parkinson

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dc.contributor.author Carrillo Quintero, Bruno Esteban
dc.date.accessioned 2024-12-02T17:45:22Z
dc.date.available 2024-12-02T17:45:22Z
dc.date.issued 2024-11-21
dc.identifier.uri http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/19545
dc.description Este trabajo estudia los patrones de movimiento en pacientes con Parkinson utilizando el análisis automático de videos. Con base en grabaciones realizadas antes y después de una terapia de rehabilitación, se empleó MediaPipe para identificar parámetros clave del movimiento, demostrando su efectividad como herramienta de análisis en este contexto. es_ES
dc.description.abstract La enfermedad de Parkinson es un trastorno neurodegenerativo progresivo que afecta predominantemente el control del movimiento. Se caracteriza por síntomas motores como temblores, rigidez y bradicinesia. Aunque existen tratamientos farmacológicos y terapias de rehabilitación para mejorar la calidad de vida de los pacientes, la progresión de la enfermedad varia significativamente entre los individuos. Una de las motivaciones para realizar este trabajo fue la necesidad de comenzar a explorar alternativas de telemedicina, impulsada por situaciones como la pandemia de COVID-19, que obligó a mantener a la población en casa, dejando a los adultos mayores, un grupo particularmente vulnerable, en una situación de mayor riesgo. En este contexto, el presente estudio se centra en la cuantificación de los patrones de movimiento en pacientes diagnosticados con enfermedad de Parkinson mediante el análisis automático de videos durante una terapia de rehabilitación específica. Para llevar a cabo esta investigación, se trabajó con 11 pacientes diagnosticados, quienes realizaron ejercicios enfocados en la columna cervical y lumbar, la movilidad de hombros y otros movimientos combinados. Las grabaciones se realizaron en dos etapas: antes y después de la terapia de rehabilitación. Utilizando el software MediaPipe, se identificaron puntos clave del cuerpo relacionados con las articulaciones más importantes para estos ejercicios. Posteriormente, se analizaron parámetros como la frecuencia con la que los pacientes ejecutaban los movimientos y la amplitud de los ´ángulos articulares. Los resultados fueron representados en gráficos de cajas y bigotes que mostraban el rango de movimiento, además de gráficos de frecuencia y un histograma con los valores absolutos de los ángulos obtenidos. Estos gráficos permitieron comparar los cambios en los patrones de movimiento de los pacientes en ambas etapas del tratamiento. El estudio concluye que es posible utilizar herramientas como MediaPipe para realizar un análisis cuantitativo del movimiento en pacientes con Parkinson, ya que proporciona una forma precisa de identificar puntos clave del cuerpo sin necesidad de equipos especializados, siempre que se cuente con buenas condiciones de iluminación y calidad de grabación. Este trabajo complementa estudios previos dedicados al análisis del progreso de la enfermedad y sugiere que estas herramientas pueden aportar datos valiosos que complementen las evaluaciones clínicas tradicionales. Sin embargo, se resalta la necesidad de realizar un análisis más personalizado, considerando factores adicionales como la etapa de la enfermedad, el tratamiento farmacológico y la frecuencia de la terapia de rehabilitación. es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.subject Análisis automático de videos es_ES
dc.subject Pacientes con enfermedad de Parkinson es_ES
dc.subject Terapia de rehabilitación es_ES
dc.subject Captura de movimiento sin marcadores es_ES
dc.subject Red neuronal de aprendizaje mediapipe es_ES
dc.title Análisis automático de la terapia de rehabilitación en pacientes con enfermedad de Parkinson es_ES
dc.type Tesis es_ES
dc.director.trabajoescrito Jiménez Ángeles, Luis
dc.carrera.ingenieria Ingeniería en sistemas biomédicos es_ES


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  • Tesis 2023
    Trabajos escritos para obtener grado académico de licenciatura en ingeniería de 2023.

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