Implementación de electrogoniómetros para el control de órtesis en rehabilitación de lesiones de rodilla
Este proyecto de grado desarrolla un sistema automatizado para mejorar la rehabilitación de pacientes con lesiones en la rodilla. Se emplearon sensores IMU (Unidad de Medición Inercial) para medir con precisión el movimiento articular, permitiendo un monitoreo en tiempo real a través de una interfaz...
Sábháilte in:
| Príomhchruthaitheoir: | |
|---|---|
| Rannpháirtithe: | |
| Formáid: | bachelorThesis |
| Teanga: | spa |
| Foilsithe / Cruthaithe: |
2025
|
| Ábhair: | |
| Rochtain ar líne: | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/29908 |
| Clibeanna: |
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|---|---|
| author | Berrezueta Guerrero, Rodrigo Antonio |
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| description | Este proyecto de grado desarrolla un sistema automatizado para mejorar la rehabilitación de pacientes con lesiones en la rodilla. Se emplearon sensores IMU (Unidad de Medición Inercial) para medir con precisión el movimiento articular, permitiendo un monitoreo en tiempo real a través de una interfaz gráfica. El sistema funciona colocando dos sensores IMU en la ortesis. A partir de estos datos, calcula en tiempo real la flexión y extensión de la rodilla mediante algoritmos de fusión de sensores. La información obtenida se muestra en una interfaz gráfica que facilita el seguimiento del progreso por parte de los terapeutas. Además, la comunicación inalámbrica permite la supervisión remota de los pacientes. Los resultados del estudio demostraron que este sistema automatizado redujo en un 40% el tiempo de sesión en comparación con la terapia manual. Asimismo, el margen de error fue de ±1°, garantizando una precisión adecuada para su uso terapéutico. Además, el 85% de los pacientes reportó una experiencia superior con el dispositivo en comparación con los tratamientos tradicionales. Se recomienda incorporar inteligencia artificial para optimizar el análisis de datos de movimiento y personalizar aún más los tratamientos. También se sugiere ampliar el número de pacientes en futuros estudios para evaluar la efectividad del sistema en distintos contextos clínicos. |
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| spelling | Implementación de electrogoniómetros para el control de órtesis en rehabilitación de lesiones de rodillaBerrezueta Guerrero, Rodrigo AntonioVera Bayas, Jeremy MarioORTESISREHABILITACIÓN DE RODILLAELECTROGONIOMETROSPROTOCOLO I2CAUTOMATIZACIÓNEste proyecto de grado desarrolla un sistema automatizado para mejorar la rehabilitación de pacientes con lesiones en la rodilla. Se emplearon sensores IMU (Unidad de Medición Inercial) para medir con precisión el movimiento articular, permitiendo un monitoreo en tiempo real a través de una interfaz gráfica. El sistema funciona colocando dos sensores IMU en la ortesis. A partir de estos datos, calcula en tiempo real la flexión y extensión de la rodilla mediante algoritmos de fusión de sensores. La información obtenida se muestra en una interfaz gráfica que facilita el seguimiento del progreso por parte de los terapeutas. Además, la comunicación inalámbrica permite la supervisión remota de los pacientes. Los resultados del estudio demostraron que este sistema automatizado redujo en un 40% el tiempo de sesión en comparación con la terapia manual. Asimismo, el margen de error fue de ±1°, garantizando una precisión adecuada para su uso terapéutico. Además, el 85% de los pacientes reportó una experiencia superior con el dispositivo en comparación con los tratamientos tradicionales. Se recomienda incorporar inteligencia artificial para optimizar el análisis de datos de movimiento y personalizar aún más los tratamientos. También se sugiere ampliar el número de pacientes en futuros estudios para evaluar la efectividad del sistema en distintos contextos clínicos.This project develops an automated system to improve the rehabilitation of patients with knee injuries. IMU (Inertial Measurement Unit) sensors were used to accurately measure joint movement, enabling real-time monitoring through a graphical interface. The system operates by placing two IMU sensors on the orthosis. Based on this data, it calculates knee flexion and extension in real-time using sensor fusion algorithms. The obtained information is displayed on a graphical interface, facilitating progress tracking by therapists. Additionally, wireless communication allows for remote patient monitoring. The study results demonstrated that this automated system reduced session time by 40% compared to manual therapy. Furthermore, the margin of error was ±1°, ensuring adequate precision for therapeutic use. Additionally, 85% of patients reported a superior experience with the device compared to traditional treatments. It is recommended to incorporate artificial intelligence to optimize motion data analysis and further personalize treatments. Expanding the number of patients in future studies is also suggested to assess the system’s effectiveness in different clinical settings.Cortez Saravia, David Mateo2025-03-13T22:28:01Z2025-03-13T22:28:01Z2025info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/29908spaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuadorhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Politécnica Salesianainstname:Universidad Politécnica Salesianainstacron:UPS2025-03-13T22:28:02Zoai:dspace.ups.edu.ec:123456789/29908Institucionalhttps://dspace.ups.edu.ec/Institución privadahttps://www.ups.edu.ec/https://dspace.ups.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:17372025-03-13T22:28:02Repositorio Universidad Politécnica Salesiana - Universidad Politécnica Salesianafalse |
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