paciente como de las necesidades clınicas del terapeuta Cuando el objetivo marcadoconsiste en maximizar la similitud morfologica se obtiene en general el coeficiente decorrelacion mas alto a costa de un incremento considerable en la cantidad de asistenciaprestada cuando el sistema trabaja para minimizar la asistencia el porcentaje asociadodisminuye pero tambien se empobrece la similitud finalmente cuando se configura elsistema para maximizar la eficiencia se obtiene el mejor compendio entre asistencia ysimilitud
Tras analizar los resultados de simulacion se puede apreciar que existen algunas ligerasdiscrepancias ya que en ocasiones los resultados asociados a un determinado objetivoclınico no se corresponden con lo esperado (por ejemplo una configuracion bajo el objetivode mınima asistencia resulta finalmente que obtiene mayor porcentaje de asistencia en undeterminado GdL que la configuracion que se centra en la maximizacion de la similitud)Esto se debe principalmente a la simplicidad de los algoritmos aplicados para la seleccionde los parametros de configuracion los cuales no tienen en consideracion la influenciacruzada entre los diferentes GdLs Sin embargo estos algoritmos los cuales han sidodesarrollados unicamente con fines de exploracion sı que son lo suficientemente avanzadoscomo para mostrar el gran potencial del simulador como herramienta de ayuda a laplanificacion
Como en el caso de la evaluacion de la simulaciones la aproximacion de la reaccionde los pacientes ante la actuacion de la ortesis puede estar influyendo en los resultadosobtenidos En todo caso como se ha expresado anteriormente el objetivo de este trabajoes demostrar el potencial del simulador como herramienta de planificacion lo cual se ha
Capıtulo 5 Control inteligente assisted-as-needed
C RMSE Asist ( )fexS abdS fexE fexS abdS fexE fexS abdS fexE
P01 098 097 092 334 195 485 5331 3703 3877
P02 098 097 097 258 304 469 7394 6380 9431
MS P03 094 099 096 106 081 544 1801 4306 6
P04 099 099 099 038 092 083 3894 5326 8130
P05 096 097 092 209 060 034 3135 2897 4111
P01 096 097 091 517 196 593 2107 3729 2226
P02 095 097 097 406 340 467 5075 5834 9431
ME P03 097 097 093 023 083 600 1967 5431 1690
P04 097 099 1 005 002 051 1594 5515 9491
P05 093 096 063 268 010 241 934 3649 1061
P01 094 092 089 706 296 644 664 3096 1824
P02 093 096 097 532 379 501 4230 4799 8875
mA P03 094 091 089 086 082 630 317 4920 1908
P04 097 098 095 032 005 239 1684 4496 6053
P05 092 093 057 330 004 363 1361 3604 752
Tabla 517 Resultados de simulacion para la AVD rsquoservir agua de una jarrarsquo en funcion del objetivoterapeutico (MS=maximizar similitud ME=maximizar eficiencia mA=minimizar asistencia
C RMSE Asist ( )fexS abdS fexE fexS abdS fexE fexS abdS fexE
P01 099 099 096 033 004 131 2147 2751 3190
P02 099 091 092 093 181 503 6462 10 1719
MS P03 099 099 086 102 045 037 6437 6080 1134
P04 1 090 095 051 469 247 8845 5124 3803
P05 099 088 053 544 1242 1239 8607 676 1644
P01 098 098 092 007 012 127 543 2109 2650
P02 096 086 091 451 226 739 399 340 340
ME P03 099 096 086 174 214 289 5483 365 340
P04 100 082 092 029 451 349 7719 000 2801
P05 095 098 077 452 307 489 4836 7372 5876
P01 098 096 084 189 039 405 361 1431 535
P02 096 077 089 436 318 739 090 0 000
mA P03 099 096 086 174 214 290 5540 365 340
P04 1 082 092 026 450 351 7678 000 2754
P05 095 098 077 452 307 489 4877 7364 5876
Tabla 518 Resultados de simulacion para la AVD rsquocoger una botellarsquo en funcion del objetivo terapeutico(MS=maximizar similitud ME=maximizar eficiencia mA=minimizar asistencia
probado como cierto al observar diferentes comportamientos del mismo en funcion de lascaracterısticas disfuncionales del paciente ası como del criterio clınico establecido es decirno se esta realizando una interpretacion incorrecta de los resultados obtenidos debidoa una simulacion de los torques externos aplicados por los pacientes que no garantizafidelidad con la realidad
Obviamente el simulador assisted-as-needed presentado tambien puede ser empleadoen procesos de planificacion de manera manual por parte de los especialistas clınicos Deesta forma una vez que se han ejecutado todas las pruebas una determinada baterıa desimulacion el terapeuta puede realizar una inspeccion visual de los resultados y analizarla evolucion de las diferentes variables biomecanicas para seleccionar la configuracion detrabajo que considere mas adecuada de acuerdo a un determinado criterio clınico y unosresultados esperados Ademas y de acuerdo con el diseno del simulador el numero decriterios clınicos que pueden ser valorados no esta limitado por lo que siempre hay unapuerta abierta a nuevos criterios personalizados dependientes de unas necesidades clınicasdadas
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Capıtulo 6
Conclusiones y trabajos futuros
61 Discusion de las hipotesis de investigacion
La principal conclusion que se alcanza tras el trabajo realizado en una Tesis Doctoral esla aceptacion o refutacion de las hipotesis planteadas al inicio de la misma A continuacionse exponen una a una las distintas hipotesis de investigacion recogidas en el Capıtulo 2acompanadas de una discusion sobre si son ciertas o no a la luz de los resultados obtenidosy descritos a lo largo de la memoria
H1 El modelado de Actividades de la Vida Diaria facilita el desarrollo de nuevastecnologıas dirigidas a la mejora de los procesos de neurorrehabilitacion funcionalde Extremidad Superior permitiendo representar modelos de movimiento funcionalesy disfuncionales asociados a cada actividad terapeutica Mediante este modelado esposible explicitar por tanto parte del conocimiento clınico asociado a la rehabilitacion
El paso inicial antes del abordaje de cualquier problema desde un punto de vista deingenierıa es el modelado del mismo y de sus partes La correcta ejecucion de AVDs porparte del paciente que le permita llevar a cabo una vida independiente es el principalobjetivo de los procesos de neurorrehabilitacion funcional de ES y por tanto a la horade afrontar el problema de la inclusion de tecnologıa en dicho proceso el modelado dedichas tareas se hace imprescindible
La metodologıa de modelado de AVDs propuesta ha supuesto una mejora sustanciala la hora de afrontar los problemas asociados a la incorporacion de tecnologıas como laspropuestas en la presente Tesis Doctoral ademas de ser de gran utilidad a los especialistasclınicos para la realizacion de analisis informales sobre el desempeno de los pacientes enla ejecucion de dichas tareas cuando se dispone de datos cinematicos de las mismas
Gracias a la formalizacion de conocimiento que ha supuesto el modelado de AVDs ya los patrones de movimiento sanos asociados que han sido creados se ha dispuesto dela informacion estructurada necesaria tanto para el diseno como para la validacion delsistema de control assisted-as-needed descrito en el Capıtulo 5 Ha sido posible la creacionde un subsistema de prediccion biomecanica que en funcion de las transiciones definidaspara cada AVD es capaz de emitir una estimacion de como harıa dicho movimiento unsujeto con DCA al que le corresponde un determinado perfil disfuncional Ademas la
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Capıtulo 6 Conclusiones y trabajos futuros
creacion de este sistema de prediccion intervalo a intervalo ha facilitado en gran medidala fase de de generacion de las trayectorias de EE
Por otro lado este modelado de AVDs ha allanado el camino para la generacion prelimi-nar de perfiles disfuncionales ya que un analisis por segmentos de ejecucion ha permitidodetectar los principales deficits de los pacientes bajo estudio ası como de sus compensa-ciones Estos perfiles han facilitado a su vez la adaptacion de las predicciones comentadasanteriormente a las caracterısticas motoras de cada uno de los pacientes El modeladodisfuncional supone hoy por hoy uno de los desafıos mas importantes en el ambito de laformalizacion del conocimiento asociado a la neurorrehabilitacion funcional ya que per-mite la personalizacion las terapias y por tanto incrementa la efectividad de las mismasLa creacion de modelos disfuncionales precisos no solo permitira al sistema de controlassisted-as-needed propuesto ajustar su comportamiento a un determinado paciente ogrupo de pacientes (algo que ya se ha conseguido con los perfiles preliminares creados)sino tambien seran claves a la hora de la investigacion en metodologıas y procedimientosde analisis y explotacion de datos dirigidos a la generacion de conocimiento
Finalmente la creacion de modelos sanos de movimiento ha permitido la comparacionde las predicciones de movimiento emitidas con datos fiables que pueden ser utilizadoscomo patron de tal forma que en funcion de la desviacion de la normalidad se hapodido emitir una decision para realizar una actuacion anticipatoria sobre el paciente loque refuerza y modula los procesos de plasticidad neuronal y aprendizaje motor
Es por ello por lo que tras la realizacion de la presente Tesis Doctoral se puede afirmarla certeza de la hipotesis H1
H2 Es posible monitorizar el movimiento de la Extremidad Superior mediantesistemas portatiles ligeros y compatibles con otras tecnologıas de soporte al procedi-miento de neurorrehabilitacion funcional de Extremidad Superior
Como se ha comentado a lo largo de la memoria de la presente Tesis Doctoral losdispositivos de adquisicion de movimento comerciales actuales principalmente basadosen tecnologıas optoelectronica y electromagnetica si bien suponen soluciones de altaprecision para las tareas para la que han sido disenados su integracion en el ciclo dela rehabilitacion para la obtencion de datos de ejecucion de actividades en tiempo realno es posible debido a las siguientes razones alto coste e incapacidad de operacion enentornos no controlados
En esta investigacion se ha propuesto una metodologıa estandar de obtencion deparametros cinematicos asociados al movimiento de la ES que para su validacion hasido incorporada en un sistema de captura de movimiento cuyos dispositivos sensoresestan basados en tecnologıa inercial Este sistema de captura de movimiento ofrece unaalternativa viable a los sistemas comerciales actuales ya que aparte de un coste infe-rior a ellos su integracion en entornos no controlados es directa debido a la naturalezatecnologica que presenta la tecnologıa inercial Como se ha demostrado la precision delsistema propuesto podrıa alcanzar aquella ofrecida por un sistema comercial actual enel caso de disponer de una prenda adecuada donde localizar las unidades sensoras de talforma que estas estuvieran ligadas a las prominencias oseas de la ES del sujeto Adicio-nalmente el hecho de que el sistema de monitorizacion proporcione a su salida paquetesIP lo hace completamente independiente del resto de sistema empleados en el proceso derehabilitacion es decir el sistema no es solo portatil en cuanto a movilidad sino tambien
142
61 Discusion de las hipotesis de investigacion
en cuanto a compatibilidad con otros equipos De esta forma y dada la viabilidad de lafabricacion de una prenda con las cualidades requeridas se puede afirmar que la hipotesisH2 es cierta
La metodologıa propuesta absolutamente independiente de la tecnologıa de sensori-zacion es capaz de obtener a partir de las matrices de orientacion de cada uno de lossegmentos que componen la ES humana las variables biomecanicas que definen el movi-miento de dicha extremidad De esta manera y unicamente con el condicionante de quese cuente con la informacion requerida como entrada se dispone de la metodologıa nece-saria como para realizar una adquisicion del movimiento de la ES con un coste inferioral de los sistemas comerciales actuales
Como se ha visto a lo largo de esta memoria la tecnologıa de vision estereoscopicaofrece una alternativa de un cose muy reducido a la tarea de adquisicion de movimientode la ES ya que desde un punto de vista hardware solo se requiere para la fabricacionde un dispositivo basado en dicha tecnologıa de un par de camaras web y un soporte paralas mismas En este trabajo de investigacion meramente exploratorio se ha demostradola viabilidad de la utilizacion de vision estereoscopica como alternativa de captura demovimiento si bien tambien se han observado los multiples inconvenientes y dificulta-des que esta tecnologıa presenta donde destacan principalmente la ocultacion de losmarcadores Una de las alternativas que aparecen para mitigar el efecto negativo de lasocultaciones es la utilizacion de un numero mayor de camaras de tal forma que el rangode vision del sistema se vea incrementado esta solucion implicarıa un aumento sustancialde la complejidad del software a la hora de la sincronizacion entre camaras Por estarazon al fin de la presente Tesis Doctoral no se puede confirmar firmemente que unaaproximacion como la propuesta pueda desembocar en un sistema exitoso de adquisicionde movimiento
H3 Es posible disenar un algoritmo de control inteligente assisted-as-needed queintegrado en las arquitecturas de control de ortesis con capacidades hapticas permitaproporcionar a los pacientes actuacion anticipatoria personalizada minimizando portanto la cantidad de asistencia prestada y en consecuencia favoreciendo los procesosde plasticidad cerebral y aprendizaje motor
Los dispositivos roboticos de soporte al proceso de neurorrehabilitacion funcional deES que se utilizan en la actualidad si bien son por norma general capaces de asistir alos pacientes cuando estos se desvıan de una trayectoria predefinida no son capaces deactuar de una forma anticipatoria es decir aplican un paradigma de actuacion assisted-as-needed restringido La actuacion anticipatoria assisted-as-needed que se propone conesta Tesis Doctoral evita la realizacion de movimientos que siguen patrones incorrectossupone un paso adelante en la mejora de los dispositivos roboticos de rehabilitacion yaque incrementa la participacion de los pacientes su actividad muscular y en consecuenciala plasticidad neuronal que conlleva el aprendizaje motor
En este trabajo de investigacion se propone un algoritmo control inteligente assisted-as-needed multiarticular que ha sido integrado para su validacion en un simulador deuna ortesis de 3 GdLs Con este trabajo se ha logrado demostrar la mejora que supone lautilizacion de dicho algoritmo de control con respecto de las arquitecturas tradicionalesya que mediante la incorporacion de sistemas de prediccion y decision se evita que elpaciente ejecute movimientos no adaptativos desde un punto de vista clınico es decircuya trayectoria este en cierta medida desviada respecto de la normalidad Este sistema
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Capıtulo 6 Conclusiones y trabajos futuros
de control permite la adaptacion de su comportamiento en virtud de las caracterısticasdisfuncionales del paciente de sus deficits y compensaciones biomecanicas (donde aparecefundamental la tarea de modelado disfuncional) de tal forma que no se produzca ni unguiado total ni una correccion post-error minimizando la cantidad de asistencia innece-saria e incrementando consecuentemente la participacion y motivacion del paciente
En todo caso unicamente ha sido posible confirmar parcialmente la hipotesis H3ya que para su confirmacion definitiva el algoritmo de control propuesto deberıa de serintegrado en un entorno de pruebas real lo cual se llevara a cabo en un futuro inmediato
H4 Existe una solucion al PCI para sistemas manipuladores redundantes que per-mite la incorporacion de sistemas de calculo del mismo en entornos con requisitos detiempo real
El subsistema de prediccion biomecanica propuesto que permite la actuacion antici-patoria del sistema de control assisted-as-needed se divide en 2 etapas generacion de latrayectoria del EE y resolucion del PCI
Es conocida la gran dificultad que existe en obtener en tiempo real una solucion al PCIde un manipulador redundante dificultad que se ve incrementada si dicho manipuladores una ES humana En este trabajo de investigacion se han estudiado diversas solucionesque permiten la incorporacion de una etapa de prediccion en el control assisted-as-neededcon requisitos de trabajo en tiempo real
Se ha demostrado que una solucion basada en un PMC con una capa de entrada de3 neuronas una unica capa oculta de tambien 3 neuronas y una capa de salida con unnumero de neuronas igual al numero de GdLs del modelo biomecanico utilizado no soloproporciona una solucion al PCI precisa a partir de un conjunto de datos de entrena-miento relativamente pequeno sino tambien un rendimiento de tiempo que evidencia lafactibilidad de ser incorporada en una aplicacion de tiempo real debido a su simplezaarquitectural
Por otro lado tambien se ha demostrado que una solucion basada en redes ANFISsupone desde un punto de vista de precision una buena alternativa para solucionar elPCI si bien no se ha podido llegar a una conclusion determinante acerca de la posibilidadde utilizar este sistema integrado en una aplicacion con requisitos de tiempo real
De esta forma los resultados obtenidos mediante la utilizacion de un PMC posibilitanla afirmacion de que la hipotesis H4 es cierta
H5 La introduccion de simuladores roboticos assisted-as-needed en etapas de pla-nificacion terapeutica permite adecuar y personalizar el comportamiento de los dis-positivos roboticos de interaccion al perfil disfuncional de los pacientes en funcion delos criterios clınicos establecidos
Hasta el momento cuando un paciente se dispone a realizar una determinada sesionde rehabilitacion que le ha sido pautada con uno de los dispositivos roboticos existentesen la actualidad es el terapeuta quien determina cual es la configuracion del sistema quemas se adecua al objetivo clınico perseguido
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61 Discusion de las hipotesis de investigacion
En la presente Tesis Doctoral se propone la utilizacion de un simulador robotico co-mo herramienta de soporte a la planificacion de tal forma que conocidos tanto perfildisfuncional del paciente como el objetivo clınico que se pretende alcanzar proponga au-tomaticamente al terapeuta el conjunto de parametros de configuracion del sistema masadecuados para tal fin Para ello se han disenado y desarrollado una serie de algorit-mos preliminares de seleccion de parametros que han servido para contrastar la hipotesiscomentada
Si bien no se han podido realizar en esta investigacion pruebas en un escenario ab-solutamente fidedigno a la realidad que hubiera permitido la obtencion de conclusionesdeterminantes los resultados obtenidos a nivel de simulacion permiten vislumbrar unamas que posible certeza de la hipotesis de investigacion H5 la cual se pretende confirmardefinitivamente en un futuro breve
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Capıtulo 6 Conclusiones y trabajos futuros
62 Contribuciones principales de la tesis
621 Aportaciones
Una vez discutidas las hipotesis de investigacion a continuacion se exponen las prin-cipales contribuciones que ha supuesto la presente tesis doctoral
A1 Una metodologıa de modelado de Actividades de la Vida Diaria que permiteformalizar modelos teoricos de ejecucion de las mismas y generar experimentalmentepatrones de movimiento
A2 Una metodologıa estandar de obtencion de los parametros cinematicos aso-ciados al movimiento de la Extremidad Superior a partir de informacion sobre laorientacion tridimensional de cada una de las articulaciones de la misma
A3 Un sistema de adquisicion del movimiento de la Extremidad Superior basadoen tecnologıa inercial portatil y compatible con otras tecnologıas de soporte al procesode neurorrehabilitacion
A4 Un prototipo de sistema de adquisicion del movimiento de la ExtremidadSuperior de coste muy reducido basado en vision estereoscopica
A5 Un algoritmo de control inteligente assisted-as-needed que integrado en unaortesis robotica permite la proporcion anticipatoria y personalizada de realimentacionde fuerzas a los pacientes usuarios
A6 Una solucion al Problema Cinematico Inverso para la Extremidad Superiorhumana con capacidad para ser integrada en aplicaciones con requisitos de tiemporeal
A7 Una herramienta de ayuda a la planificacion de sesiones basadas en la utili-zacion de un simulador de una ortesis robotica cuya arquitectura de control contengael algoritmo inteligente rsquoassisted-as-neededrsquo propuesto
622 Publicaciones
6221 Internacionales
Las publicaciones internacionales que reflejan el trabajo realizado en la presente TesisDoctoral son las siguientes
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62 Contribuciones principales de la tesis
U Costa E Opisso R Perez-Rodrıguez JM Tormos J Medina J 3D motionanalisys of activities of daily living implication in neurorehabilitation InternationalGait and Clinical Movement Analysis Conference Miami (USA) 2010
R Perez-Rodrıguez U Costa M Torrent J Solana E Opisso C Caceres JMTormos J Medina EJ Gomez Upper limb portable motion analysis system basedon inertial technology for neurorehabilitation purposes (2010) Sensors 1012 pp10733-10751
R Perez-Rodrıguez A Marcano-Cedeno U Costa J Solana C Caceres E OpissoJM Tormos J Medina EJ Gomez Inverse kinematics of a 6 DoF human upperlimb using ANFIS and ANN for anticipatory actuation in ADL-based physical Neu-rorehabilitation (2012) Expert Systems with Applications 3910 pp 9612-9622
Ademas actualmente existe un trabajo en proceso de revision por parte de una revistade alto impacto (Q1) cuyo tıtulo es Assistance-as-needed control algorithm for upper
limb physical neurorehabilitation siendo sus autores Rodrigo Perez Ursula Costa CarlosRodrıguez Cesar Caceres Eloy Opisso Alvaro Iriarte Josep M Tormos Josep Medinay Enrique J Gomez
6222 Nacionales
Las publicaciones realizadas en el ambito nacional relacionadas con la presente TesisDoctoral son las siguientes
R Perez-Rodriguez U Costa J Solana E Opisso C Caceres J M Tormos MunozJ Medina E J Gomez Modelado de Actividades de la Vida Diaria para neuro-rrehabilitacion funcional de Exremidad Superior Congreso Anual de la SociedadEspanola de Ingenierıa Biomedica Cadiz 2009
R Perez-Rodrıguez U Costa M Torrent J Solana E Opisso C Caceres J MTormos J Medina E J Gomez Sistema portatil de analisis de movimiento de ex-tremidad superior basado en tecnologıa inercial para neurorrehabilitacion funcionalCongreso Anual de la Sociedad Espanola de Ingenierıa Biomedica Madrid 2010
E Bonilla R Perez-Rodrıguez U Costa C Caceres J M Tormos J MedinaE J Gomez Sistema de adquisicion de movimiento de bajo coste basado en visionestereoscopica para neurorrehabilitacion funcional Congreso Anual de la SociedadEspanola de Ingenierıa Biomedica Madrid 2010
R Perez-Rodrıguez A Marcano-Cedeno U Costa C Caceres J M Tormos J Me-dina E J Gomez Solucion al problema cinematico inverso mediante redes neurona-les artificiales para Neurorrehabilitacion funcional de extremidad superior CongresoAnual de la Sociedad Espanola de Ingenierıa Biomedica Caceres 2011
R Perez-Rodrıguez U Costa C Rodrıguez C Caceres J M Tormos J Medi-na E J Gomez Algoritmo de control rsquoassisted-as-neededrsquo para neurorrehabilitacionfuncional de extremidad superior Congreso Anual de la Sociedad Espanola de Inge-nierıa Biomedica San Sebastian 2012
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Capıtulo 6 Conclusiones y trabajos futuros
63 Trabajos futuros
631 Modelado de Actividades de la Vida Diaria
Los principales trabajos futuros que se pretenden llevar a cabo en relacion al modeladode AVDs son los siguientes
1 Generacion de modelos patrones de movimiento que tengan en consideracion lasmedidas antropometricas de los sujetos ya que actualmente al no tenerse en cuentasurgen errores en algunas aplicaciones
2 Realizacion de nuevas capturas de movimiento de sujetos sanos realizando diferentesAVDs para la correspondiente generacion de patrones de movimiento Esta tareaque sera dirigida y llevada a cabo principalmente por el equipo investigador delInstitut Guttmann conllevara el modelado de las siguientes tareas de rehabilitacioncoger una percha de un colgador beber de un vaso mover guiso en una olla ponerla tapa a una olla abrir un armario pasar las paginas de un libro pre-escrituralimpiar un cristal y abrir un cajon
3 Definicion de una metodologıa de automatizacion del proceso de modelado que inclu-ya tanto el filtrado inicial de los datos de movimiento capturados como su desgloseen movimientos secundarios en funcion de sus propiedades morfologicas
4 Investigacion en soluciones para demostrar la bilateralidad de los modelos de movi-miento obtenidos
632 Monitorizacion ubicua del movimiento de la extremidad superior
En relacion a los sistemas de captura de movimiento estudiados en esta Tesis Doctorallos trabajos futuros que aparecen son los siguientes
1 Creacion de una prenda lo suficientemente fiable que sea capaz de mantener a lasdiferentes UIMs que forman parte del sistema unidas a las prominencias oseas delsujeto De esta manera y ya que estas estructuras anatomicas son las que transmitenel movimiento de manera fidedigna se preve conseguir un aumento en la precisiondel sistema Tras la incorporacion de esta prenda quedarıa unicamente como fuentede ruido a modelar el efecto introducido por la piel al actuar de intermediaria entreel hueso y el sensor
2 Integracion del sistema de monitorizacion en una estacion de rehabilitacion basadaen RV de tal forma que al paciente a traves del dispositivo correspondiente se lepresente una determinada actividad o ejercicio a llevar a cabo En este escenario nosolo aparecen los dispositivos de monitorizacion estudiados en la presente Tesis Doc-toral sino que tambien aparece un dispositivo basado en camaras de profundidaduna de las tendencias actuales a la hora de la captura de movimiento (no disponibledurante la exploracion de bajo coste descrita en esta memoria) y por tanto unanueva lınea de investigacion que esta llevando a cabo el GBT a traves del docto-rando investigador Fernando Molina Con esta investigacion se pretende abordar laproblematica de la monitorizacion de bajo coste mediante la utilizacion de disposi-tivos comerciales tales como Microsoft Kinecttrade o Asus Xtiontrade los cuales presentan
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63 Trabajos futuros
como principal ventaja la ausencia de necesidad de marcadores que colocar sobrela anatomıa del paciente dotando al sistema de captura de una mayor versatilidadrespecto del sistema de bajo coste explorado en el presente trabajo
3 Mejora del sistema de captura de movimiento basado en vision estereoscopica prin-cipalmente en los siguientes aspectos
a) Modulo de segmentacion desarrollo de una metodologıa de segmentacionde marcadores independiente de la iluminacion Esta independencia se podrıaconseguir trabajando a partir del espacio de color HSV el cual idealmentesepara la informacion de color de la iluminacion
b) Aplicacion de restricciones impuestas por la ES segun el estado actualdel sistema los marcadores son detectados uno a uno y de manera independientea lo que representan conceptualmente es decir a la ES humana Por esta razony como trabajo futuro se propone la aplicacion de las restricciones que implicala ES a la hora de recuperar la informacion referente a la posicion 3D de cadauno de los marcadores de tal forma que sea posible incluso la recuperacion dealguno de ellos aunque no aparezca en el campo de vision de las camaras
c) Deteccion de ocultaciones la ocultacion de marcadores tiene lugar cuandoestos nos son vistos por ambas camaras de manera simultanea efecto que resultainevitable si el movimiento que se pretende capturar no se realiza en el planoperpendicular al eje optico de las mismas Por esta razon se hace necesariala creacion de un nuevo modulo que a partir de la informacion contenida enla escena y de las restricciones impuestas por el modelo de la ES recuperemarcadores ocultos
d) Valoracion del aumento del numero de camaras con el fin de reducir latasa de ocultaciones se propone la incorporacion en el sistema de un numeromayor de camaras de tal forma que aumente la probabilidad de que un determi-nado marcador se encuentre en el campo de vision de mınimo 2 camaras a la vezEste aumento en el numero de dispositivos sensores dificultara notablemente lacomplejidad de la sincronizacion probablemente arriesgando el funcionamientoen tiempo real del sistema por lo que debera ser abordado cautelosamente
e) Creacion de una metodologıa de colocacion de marcadores para poderreconstruir la ES humana de una manera correcta se necesita de una metodologıaque permita extraer la informacion necesaria para una vez detectadas las coor-denadas 3D de cada uno de los marcadores se pueda extrapolar los parametrosbiomecanicos asociados a la ejecucion de un determinado movimiento a travesde la aplicacion de la metodologıa de calculo propuesta en el Capıtulo 4 de estaTesis Doctoral Como punto de partida se puede utilizar la disposicion de mar-cadores empleada para la generacion de los modelos mediante el sistema BTSSMART-D descrita en el Capıtulo 3
f ) Validacion en un escenario real finalmente cuando se cuente con un sistemacompleto que incorpore las mejoras anteriormente descritas se realizara unavalidacion del mismo en un escenario real mediante una serie de corregistros conun sistema ya validado tal como BTS SMART-D ya utilizado para tal fin a lolargo de la realizacion de las investigaciones contenidas en este documento
g) Integracion en una estacion de rehabilitacion basada en RV
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Capıtulo 6 Conclusiones y trabajos futuros
633 Control inteligente assisted-as-needed
Respecto del trabajo realizado en el campo del control inteligente assisted-as-neededse han detectado los siguientes trabajos futuros como prioritarios
1 Investigacion y creacion de una metodologıa formal de modelado disfuncional quefacilite la adaptacion de los movimientos estimados a los deficits presentados por lospacientes de tal forma que se produzca una mejora sustancial en la personalizacionde la actuacion Estos modelos permitiran un tratamiento mas efectivo de la informa-cion abriendo la posibilidad a la generacion de perfiles comunes de disfuncionalidadque puedan evolucionar en el tiempo en lınea con la terapia recibida Este modela-do no solo influira en una actuacion mas personalizada sino tambien supondra unavance sustancial a la hora de la explicitacion del conocimiento en el campo de laneurorrehabilitacion funcional Este trabajo de modelado disfuncional esta siendoactualmente llevado a cabo por la doctoranda investigadora Mailin Villan del GBT
2 Integracion en un entorno de pruebas real es decir en una ortesis robotica de laque actualmente existe un prototipo funcional lo que permitira una validacion delsistema en un escenario real sin duda necesario para completar el procedimiento detransferencia tecnologica perseguido Este trabajo se realizara en estrecha colabora-cion con las entidades Aquiles Robotics y Gutmar
3 Adaptacion del sistema para su capacitacion a la hora de proporcionar asistenciaincremental es decir no realizar asistencia simultanea en todos los GdLs en los que seha determinado una necesidad de actuacion sino llevar a cabo dicha asistencia en unasecuencia proximal-distal observando en cada paso las consecuencias ocasionadasEsta forma de asistencia si bien requiere un procesado mas complejo y un numerode predicciones por segundo mayor posiblemente ocasionarıa una reduccion en lacantidad de asistencia proporcionada al paciente lo que repercutirıa positivamenteen su recuperacion motora
4 Diseno y desarrollo de una metodologıa de obtencion de los torques externos apli-cados por sujetos sanos y con DCA en funcion de las fuerzas aplicadas sobre losmismos con el fin de realizar simulaciones con realismo garantizado
5 Diseno y desarrollo de algoritmos avanzados de seleccion de parametros que tenganen cuenta la accion cruzada entre los diferentes GdL para la aplicacion propuestade utilizacion de un simulador robotico como herramienta de soporte a la planifica-cion de sesiones de rehabilitacion donde interviene una ortesis dotada de un controlanticipatorio assisted-as-needed
6 Ampliacion de la aplicacion hacia la que se orienta el algoritmo de control Seabordaran las modificaciones necesarias para que el algoritmo de control inteligenteassisted-as-needed trabaje en un entorno de RV con asistencia audiovisual es decirdonde la realimentacion no se lleva a cabo mediante contacto directo sino mediantecomandos que el sujeto ha de interpretar para realizar autocorreccion de su posicionlo que abrira el campo de utilizacion del paradigma de actuacion assisted-as-neededa nuevos dispositivos de rehabilitacion
150
Bibliografıa
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Bibliografıa
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Apendice A
Coeficientes de Fourier obtenidos enel modelado de Actividades de laVida Diaria
En este Apendice se presentan los coeficientes de Fourier asociados a las transicionesentre los estados de cada uno de los modelos de movimiento correspondientes a sujetossanos que han sido obtenidos como resultado de la presente Tesis Doctoral
165
Apendice A Coeficientes de Fourier obtenidos en el modelado de Actividades de la Vida Diaria
A1 rsquoCoger una botellarsquo
a0 a1 b1 a2 b2 wpatron 3078 -3607 1003 000 000 -004
fexH superior 4558 -3367 -1761 -518 -459 004inferior 2188 -3270 1534 000 000 -004patron 1162 -235 181 000 000 006
abdH superior 1718 -270 028 000 000 007inferior 608 -146 309 000 000 006patron -2328 089 068 000 000 -005
rotH superior -1624 024 152 000 000 -004inferior 135e7 -135e7 -928e3 000 000 000patron 7197 -100 2485 000 000 005
fexC superior 8528 -419 2241 000 000 005inferior 5870 219 2694 000 000 005patron 4588 1484 -992 000 000 003
pronoC superior 5766 1370 -978 000 000 003inferior 3388 1616 -980 000 000 003patron 1200 -241 -505 000 000 005
fexM superior 2025 -505 688 174 518 004inferior -170 -014 1122 000 000 -006
Tabla A1 Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el primer intervalo (T1) de la AVDrsquocoger una botellarsquo
a0 a1 b1 a2 b2 wpatron 3956 3183 555 000 000 004
fexH superior 4813 3042 775 000 000 004inferior 2228 2932 1031 782 624 003patron 1424 -763 713 000 000 003
abdH superior 2048 -754 802 000 000 003inferior 802 -771 619 000 000 003patron -882 -1120 945 000 000 -004
rotH superior 016 -1376 985 000 000 -004inferior -1777 -857 923 000 000 -004patron 6596 -2081 122 -708 -416 004
fexC superior 7691 -2017 201 -715 -435 004inferior 5506 -2150 048 -702 -403 004patron 2675 010 -474 000 000 005
pronoC superior 3879 074 -341 000 000 006inferior 1472 -057 -601 000 000 005patron 2050 -101 -130 154 212 004
fexM superior 3014 231 -292 000 000 005inferior 1160 -038 -144 096 232 004
Tabla A2 Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el segundo intervalo (T2) de la AVDrsquocoger una botellarsquo
166
A1 rsquoCoger una botellarsquo
a0 a1 b1 a2 b2 wpatron 054 896 319 000 000 004
fexH superior 977 807 250 000 000 004inferior -870 985 388 000 000 004patron 1752 350 069 000 000 004
abdH superior 2358 345 109 000 000 004inferior 1148 354 030 000 000 004patron -090 375 887 000 000 004
rotH superior 926 436 860 000 000 005inferior -1165 345 -1003 000 000 -004patron 8082 -773 -361 000 000 005
fexC superior 9153 -868 -520 000 000 005inferior 7005 -675 -189 000 000 005patron 4286 -896 -603 000 000 004
pronoC superior 5477 -1015 -790 000 000 004inferior 3097 -775 -419 000 000 004patron 2477 -037 358 123 -123 005
fexM superior 3718 -136 -108 000 000 008inferior -105e7 105e7 101e4 000 000 000
Tabla A3 Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el tercer intervalo (T3) de la AVDrsquocoger una botellarsquo
167
Apendice A Coeficientes de Fourier obtenidos en el modelado de Actividades de la Vida Diaria
A2 rsquoServir agua de una jarrarsquo
a0 a1 b1 a2 b2 wpatron 1544 -1095 271 000 000 003
fexH superior 2410 -1350 210 000 000 003inferior 668 -831 -346 000 000 -003patron -175e6 175e6 244e3 000 000 000
abdH superior 1074 -053 215 000 000 002inferior 245 -024 044 -011 024 003patron -591e8 591e8 106e5 000 000 000
rotH superior -904e7 904e7 351e4 000 000 000inferior -163e8 163e8 -635e4 000 000 000patron -682e7 682e7 -389e4 000 000 000
fexC superior -111e9 111e9 -151e5 000 000 000inferior -747e7 747e7 424e4 000 000 000patron 112e9 -112e9 -285e5 000 000 000
pronoC superior 500e7 -500e7 586e4 000 000 000inferior 108e8 -108e8 908e4 000 000 000patron -1450 145 4963 1842 -015 003
fexM superior 171 -545 4049 1625 452 003inferior -5158 2583 -8318 2396 1423 -002
Tabla A4 Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el primer intervalo (T1) de la AVDrsquoservir agua de una jarrarsquo
168
A2 rsquoServir agua de una jarrarsquo
a0 a1 b1 a2 b2 wpatron -484e7 484e7 732e3 000 000 000
fexH superior -611e5 611e5 118e3 000 000 000inferior 2514 006 078 032 -002 003patron 886 -127 073 000 000 003
abdH superior 1464 -148 089 000 000 003inferior 311 -109 057 000 000 003patron -1071 091 014 000 000 -003
rotH superior -384 -022 -025 000 000 -006inferior -1605 074 293 000 000 -002patron 7027 -198 127 000 000 003
fexC superior 7969 -174 153 000 000 003inferior 6082 -220 102 000 000 003patron 121e8 -121e8 -344e4 000 000 000
pronoC superior 618e7 -618e7 214e4 000 000 000inferior 286e8 -286e8 -592e4 000 000 000patron -186e8 186e8 -545e4 000 000 000
fexM superior -170e9 170e9 120e5 000 000 000inferior -679e8 679e8 -127e5 000 000 000
Tabla A5 Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el segundo intervalo (T2) de la AVDrsquoservir agua de una jarrarsquo
a0 a1 b1 a2 b2 wpatron 1145 2462 4321 000 000 001
fexH superior -766e8 766e8 -201e5 000 000 000inferior 3280 -681 1368 000 000 002patron -114e7 114e7 138e4 000 000 000
abdH superior -257e8 342e8 779e6 -854e7 -390e6 000inferior -138e7 138e7 -155e4 000 000 000patron 690e8 -690e8 220e5 000 000 000
rotH superior 278e8 -278e8 138e5 000 000 000inferior 420e8 -420e8 174e5 000 000 000patron -282e9 422e9 -313e8 -167e9 250e8 000
fexC superior 9566 -047 -056 -014 -046 012inferior -216e7 216e7 -157e4 000 000 000patron -384e9 384e9 -510e5 000 000 000
pronoC superior -121e9 121e9 287e5 000 000 000inferior -110e8 110e8 861e4 000 000 000patron 309e8 -309e8 -962e4 000 000 000
fexM superior 622e9 -622e9 -378e5 000 000 000inferior 223e+10 -223e+10 909e5 000 000 000
Tabla A6 Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el tercer intervalo (T3) de la AVDrsquoservir agua de una jarrarsquo
169
Apendice A Coeficientes de Fourier obtenidos en el modelado de Actividades de la Vida Diaria
a0 a1 b1 a2 b2 wpatron -386e8 386e8 -867e4 000 000 000
fexH superior -170e7 170e7 194e4 000 000 000inferior -10495 14999 5164 000 000 001patron 1454 1054 1560 258 -550 003
abdH superior 486 2710 3416 349 -1362 002inferior -312e8 312e8 330e4 000 000 000patron -4709 -500 2143 -445 -503 -004
rotH superior -3696 -277 1906 -464 -397 -004inferior -5582 -804 2561 -470 -646 -004patron -195e8 195e8 424e4 000 000 000
fexC superior -286e8 286e8 -499e4 000 000 000inferior -236e7 236e7 -151e4 000 000 000patron 2950 739 2423 556 -610 004
pronoC superior 4069 962 2286 374 -678 004inferior 1820 565 2536 702 -541 004patron 126e8 -126e8 272e4 000 000 000
fexM superior 509e7 -509e7 884e3 000 000 000inferior 739e8 -739e8 -898e4 000 000 000
Tabla A7 Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el cuarto intervalo (T4) de la AVDrsquoservir agua de una jarrarsquo
a0 a1 b1 a2 b2 wpatron 531e7 -531e7 -207e4 000 000 000
fexH superior 786e+10 -786e+10 -904e5 000 000 000inferior 131e8 -131e8 274e4 000 000 000patron 169e8 -169e8 -499e4 000 000 000
abdH superior 250e8 -250e8 -648e4 000 000 000inferior 530e7 -530e7 260e4 000 000 000patron -122e8 122e8 419e4 000 000 000
rotH superior -614e6 614e6 -788e3 000 000 000inferior -217e8 217e8 -635e4 000 000 000patron 102e8 -102e8 -402e4 000 000 000
fexC superior 794e8 -794e8 106e5 000 000 000inferior 624e7 -624e7 -330e4 000 000 000patron 1516 -409 -2603 -759 116 002
pronoC superior 3143 -596 -3437 -988 211 002inferior -119 -194 1775 -551 -011 -002patron -786e7 786e7 350e4 000 000 000
fexM superior -141e7 141e7 -163e4 000 000 000inferior -2760 2417 8654 2485 -2316 001
Tabla A8 Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el quinto intervalo (T5) de la AVDrsquoservir agua de una jarrarsquo
170
A2 rsquoServir agua de una jarrarsquo
a0 a1 b1 a2 b2 wpatron 2360 910 239 000 000 004
fexH superior 3390 813 337 000 000 004inferior 1306 1026 130 000 000 003patron 1273 -049 008 000 000 006
abdH superior 1793 -026 085 000 000 005inferior -246e7 246e7 -832e3 000 000 000patron -1169 -236 -296 000 000 -003
rotH superior -326 -253 -238 000 000 -003inferior -1924 -282 -228 000 000 -004patron 6816 -134 -167 000 000 005
fexC superior -415e+10 415e+10 937e5 000 000 000inferior 7286 -1282 -4461 -1318 624 002patron 1911 -1528 813 000 000 003
pronoC superior 2742 -1275 2129 000 000 002inferior 689 -1398 -076 000 000 -003patron 2905 589 -301 000 000 003
fexM superior 7734 -132 246 000 000 006inferior 559e8 -559e8 -165e5 000 000 000
Tabla A9 Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el sexto intervalo (T6) de la AVDrsquoservir agua de una jarrarsquo
171
Apendice A Coeficientes de Fourier obtenidos en el modelado de Actividades de la Vida Diaria
172
Apendice B
Perfiles disfuncionales de lospacientes
En este Apendice se presentan los perfiles disfuncionales asociados a cada uno delos 5 pacientes que han participado en los experimentos llevados a cabo en esta TesisDoctoral Dicho perfiles se presentan como matrices donde cada una de las filas compartela estructura mostrada por la Figura B1 detallada en el Capıtulo 5
Figura B1 Plantilla de estructura del perfil disfuncional
Los identificadores utilizados para cada GdL son los siguientes considerando que se hatomado como referencia un modelo biomecanico de 8 GdLs ya que es el correspondienteal manejado por la ortesis
1 Elevacion escapular
2 Flexoextension de hombro
3 Abduccionaduccion de hombro
4 Rotacion de hombro
5 Flexoextension de codo
6 Pronosupinacion de codo
7 Flexoextension de muneca
8 Pinza
173
Apendice B Perfiles disfuncionales de los pacientes
B1 Sujeto P01
T GdL iquestComp GdL Comp Lentitud Afect Ad I Ad II Ad III Rel Vel
1 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
1 2 0 3 0 1 12850 -1 -1 -1
1 3 1 -1 0 2 -1374 9181 -2987 -1
2 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
2 2 -1 -1 0 1 12426 -1 -1 -1
2 3 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
3 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
3 2 -1 -1 0 1 9805 -1 -1 -1
3 3 -1 -1 0 2 -0003 0249 14016 -1
4 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
4 2 -1 -1 0 1 13604 -1 -1 -1
4 3 1 -1 0 2 -0001 0183 16969 -1
5 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
5 2 -1 -1 0 1 11175 -1 -1 -1
5 3 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1
6 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
6 2 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1
6 3 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1
Tabla B1 Perfil disfuncional del paciente P01 para la AVD rsquoservir agua de una jarrarsquo
T GdL iquestComp GdL Comp Lentitud Afect Ad I Ad II Ad III Rel Vel
1 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
1 2 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1
1 3 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1
2 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
2 2 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1
2 3 -1 -1 0 2 -0017 1366 5232 -1
3 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
3 2 0 3 0 8 0118 0552 1689 -1
3 3 1 -1 0 2 0623 0403 0646 -1
Tabla B2 Perfil disfuncional del paciente P01 para la AVD rsquocoger una botellarsquo
174
B2 Sujeto P02
B2 Sujeto P02
T GdL iquestComp GdL Comp Lentitud Afect Ad I Ad II Ad III Rel Vel
1 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
1 2 0 3 0 2 -0055 4070 -21058 -1
1 3 1 -1 0 2 -0824 10683 -8037 -1
2 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
2 2 -1 -1 0 1 -33198 -1 -1 -1
2 3 1 -1 0 1 19072 -1 -1 -1
3 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
3 2 -1 -1 0 1 -33143 -1 -1 -1
3 3 1 -1 0 1 18979 -1 -1 -1
4 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
4 2 -1 -1 0 1 16216 -1 -1 -1
4 3 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1
5 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
5 2 -1 -1 0 1 -32839 -1 -1 -1
5 3 1 -1 0 1 17248 -1 -1 -1
6 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
6 2 0 3 0 2 0002 2012 -8719 -1
6 3 1 -1 0 2 -0138 4608 -3913 -1
Tabla B3 Perfil disfuncional del paciente P01 para la AVD rsquoservir agua de una jarrarsquo
T GdL iquestComp GdL Comp Lentitud Afect Ad I Ad II Ad III Rel Vel
1 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
1 2 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1
1 3 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1
2 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
2 2 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1
2 3 -1 -1 0 2 -0017 1366 5232 -1
3 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
3 2 0 3 0 8 0118 0552 1689 -1
3 3 1 -1 0 2 0623 0403 0646 -1
Tabla B4 Perfil disfuncional del paciente P02 para la AVD rsquocoger una botellarsquo
175
Apendice B Perfiles disfuncionales de los pacientes
B3 Sujeto P03
T GdL iquestComp GdL Comp Lentitud Afect Ad I Ad II Ad III Rel Vel
1 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
1 2 0 3 1 2 -0076 4285 -17468 2
1 3 1 -1 1 1 6613 -1 -1 2
2 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
2 2 0 3 1 1 9108 -1 -1 2
2 3 1 -1 1 2 -0085 1962 3333 2
3 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
3 2 0 3 1 2 0038 -3381 111977 2
3 3 1 -1 1 2 0006 -0264 17943 2
4 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
4 2 0 3 1 2 0002 -0410 60102 2
4 3 1 -1 1 2 -0006 0459 14898 2
5 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
5 2 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 2
5 3 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 2
6 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
6 2 0 3 1 2 -0091 4466 -12926 2
6 3 1 -1 1 2 -0317 4410 -2866 2
Tabla B5 Perfil disfuncional del paciente P03 para la AVD rsquoservir agua de una jarrarsquo
T GdL iquestComp GdL Comp Lentitud Afect Ad I Ad II Ad III Rel Vel
1 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
1 2 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
1 3 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
2 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
2 2 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
2 3 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
3 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
3 2 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
3 3 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
Tabla B6 Perfil disfuncional del paciente P03 para la AVD rsquocoger una botellarsquo
176
B4 Sujeto P04
B4 Sujeto P04
T GdL iquestComp GdL Comp Lentitud Afect Ad I Ad II Ad III Rel Vel
1 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 5
1 2 0 3 1 2 -0022 0805 5483 5
1 3 1 -1 1 1 5060 -1 -1 5
2 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 5
2 2 0 3 1 1 -24698 -1 -1 5
2 3 1 -1 1 2 -0015 0264 3892 5
3 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 5
3 2 0 3 1 1 -41486 -1 -1 5
3 3 1 -1 1 1 -30125 -1 -1 5
4 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 5
4 2 0 3 1 1 -41197 -1 -1 5
4 3 1 -1 1 2 -0013 0573 4101 5
5 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 5
5 2 -1 -1 1 1 -21816 -1 -1 5
5 3 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 5
6 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 5
6 2 0 3 1 1 -26935 -1 -1 5
6 3 1 -1 1 1 -7283 -1 -1 5
Tabla B7 Perfil disfuncional del paciente P04 para la AVD rsquoservir agua de una jarrarsquo
T GdL iquestComp GdL Comp Lentitud Afect Ad I Ad II Ad III Rel Vel
1 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 5
1 2 0 3 1 2 -0015 1286 9977 5
1 3 1 -1 1 1 14755 -1 -1 5
2 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 5
2 2 0 3 1 2 0013 -0769 16349 5
2 3 1 -1 1 2 0063 -1311 12509 5
3 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 5
3 2 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 5
3 3 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 5
Tabla B8 Perfil disfuncional del paciente P04 para la AVD rsquocoger una botellarsquo
177
Apendice B Perfiles disfuncionales de los pacientes
B5 Sujeto P05
T GdL iquestComp GdL Comp Lentitud Afect Ad I Ad II Ad III Rel Vel
1 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
1 2 0 3 1 2 -0076 3586 -4415 2
1 3 1 -1 1 1 11458 -1 -1 2
2 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
2 2 0 -1 0 0 -1 -1 -1 2
2 3 1 -1 1 2 0037 -0293 15678 2
3 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
3 2 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 2
3 3 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 2
4 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
4 2 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 2
4 3 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 2
5 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
5 2 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 2
5 3 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 2
6 1 -1 -1 1 0 -1 -1 -1 2
6 2 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 2
6 3 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 2
Tabla B9 Perfil disfuncional del paciente P05 para la AVD rsquoservir agua de una jarrarsquo
T GdL iquestComp GdL Comp Lentitud Afect Ad I Ad II Ad III Rel Vel
1 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
1 2 0 3 0 8 -0008 0922 27079 -1
1 3 1 -1 0 1 18768 -1 -1 -1
2 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
2 2 0 3 0 8 0003 0159 31289 -1
2 3 1 -1 0 1 18050 -1 -1 -1
3 1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1
3 2 -1 -1 0 1 -28711 -1 -1 -1
3 3 1 -1 0 1 15985 -1 -1 -1
Tabla B10 Perfil disfuncional del paciente P05 para la AVD rsquocoger una botellarsquo
178
Apendice C
Configuracion del algoritmo decontrol assisted-as-needed enfuncion del criterio clınico
En este Apendice se presentan los resultados de configuracion obtenidos tras las eje-cuciones de las diferentes baterıas de pruebas en la seleccion de los parametros de funcio-namiento del algoritmo de control assisted-as-needed mas adecuados a cada paciente enfuncion de los diferentes criterios clınicos establecidos (maximizar similitud maximizareficiencia y minimizar asistencia)
179
Apendice C Configuracion del algoritmo de control assisted-as-needed en funcion del criterio clınico
C1 Sujeto P01
velocidad p Rmin fa ffT1 1 10 01 001 0005T2 1 1 01 0005 0005
jarra T3 1 10 01 0005 001T4 1 1 01 001 001
MS T5 1 1 01 0005 0005T6 1 1 0 0005 0005T1 1 1 01 0005 0005
botella T2 1 10 01 001 001T3 1 10 01 0005 001T1 1 1 0 001 0005T2 1 1 0 0005 0005
jarra T3 1 10 01 0005 001T4 1 1 01 0005 001
ME T5 1 10 01 0005 001T6 1 10 0 0005 001T1 1 1 0 0005 0005
botella T2 1 10 0 0005 001T3 1 10 0 0005 001T1 1 10 0 001 0005T2 1 10 0 0005 0005
jarra T3 1 10 0 0005 001T4 1 1 01 0005 001
mA T5 1 10 0 0005 001T6 1 10 0 0005 001T1 1 10 0 0005 0005
botella T2 1 10 0 0005 001T3 1 10 0 0005 001
Tabla C1 Resultados de planificacion para el paciente P01 en funcion del objetivo terapeutico(MS=maximizar similitud ME=maximizar eficiencia mA=minimizar asistencia
180
C2 Sujeto P02
C2 Sujeto P02
velocidad p Rmin fa ffT1 1 1 01 001 001T2 1 1 01 001 0005
jarra T3 1 10 01 001 0005T4 1 1 01 0005 001
MS T5 1 10 0 0005 0005T6 1 1 01 001 0005T1 1 1 01 001 0005
botella T2 1 1 01 001 0005T3 1 1 01 001 0005T1 1 1 0 001 001T2 1 1 0 0005 001
jarra T3 1 1 0 0005 001T4 1 10 01 001 001
ME T5 1 10 0 0005 001T6 1 1 0 0005 001T1 1 10 0 0005 001
botella T2 1 10 01 0005 001T3 1 1 0 0005 001T1 1 1 0 0005 001T2 1 1 0 0005 001
jarra T3 1 1 0 0005 001T4 1 10 01 0005 001
mA T5 1 10 0 0005 001T6 1 10 0 0005 001T1 1 10 0 0005 0005
botella T2 1 10 0 0005 0005T3 1 10 0 0005 001
Tabla C2 Resultados de planificacion para el paciente P02 en funcion del objetivo terapeutico(MS=maximizar similitud ME=maximizar eficiencia mA=minimizar asistencia
181
Apendice C Configuracion del algoritmo de control assisted-as-needed en funcion del criterio clınico
C3 Sujeto P03
velocidad p Rmin fa ffT1 1 1 01 0005 0005T2 1 10 01 0005 0005
jarra T3 2 1 01 0005 001T4 1 1 0 0005 001
MS T5 2 10 0 0005 0005T6 1 10 0 001 0005T1 1 1 01 001 0005
botella T2 1 1 01 001 0005T3 1 10 01 001 001T1 1 1 0 0005 001T2 2 1 0 001 001
jarra T3 2 1 0 001 001T4 2 1 0 0005 001
ME T5 1 10 0 0005 0005T6 2 1 0 001 001T1 1 10 01 0005 001
botella T2 1 10 0 0005 001T3 1 10 0 0005 001T1 2 1 0 0005 0005T2 2 10 0 0005 001
jarra T3 1 10 0 0005 0005T4 1 10 0 0005 001
mA T5 1 10 0 0005 001T6 2 1 0 001 001T1 1 10 01 0005 001
botella T2 1 10 0 0005 001T3 1 10 0 0005 001
Tabla C3 Resultados de planificacion para el paciente P03 en funcion del objetivo terapeutico(MS=maximizar similitud ME=maximizar eficiencia mA=minimizar asistencia
182
C4 Sujeto P04
C4 Sujeto P04
velocidad p Rmin fa ffT1 5 10 01 001 0005T2 5 1 01 001 0005
jarra T3 5 1 01 001 0005T4 5 1 01 0005 0005
MS T5 5 1 0 0005 001T6 1 10 0 001 0005T1 1 1 0 001 001
botella T2 1 1 0 0005 001T3 1 10 0 001 0005T1 5 1 0 001 0005T2 5 1 0 0005 001
jarra T3 5 1 0 001 0005T4 5 10 0 0005 001
ME T5 1 10 0 0005 0005T6 1 10 0 0005 0005T1 1 1 0 0005 001
botella T2 1 10 0 0005 001T3 1 1 0 0005 001T1 5 1 0 0005 0005T2 5 10 0 001 0005
jarra T3 1 10 0 0005 0005T4 5 10 0 0005 001
mA T5 1 10 0 0005 001T6 1 10 0 0005 0005T1 1 1 0 0005 001
botella T2 1 10 0 0005 001T3 1 1 0 0005 001
Tabla C4 Resultados de planificacion para el paciente P04 en funcion del objetivo terapeutico(MS=maximizar similitud ME=maximizar eficiencia mA=minimizar asistencia
183
Apendice C Configuracion del algoritmo de control assisted-as-needed en funcion del criterio clınico
C5 Sujeto P05
velocidad p Rmin fa ffT1 2 10 01 001 0005T2 2 10 01 0005 0005
jarra T3 2 1 01 001 0005T4 2 10 01 001 0005
MS T5 2 1 01 001 001T6 2 1 01 001 0005T1 1 10 01 0005 0005
botella T2 1 10 01 001 0005T3 1 10 0 0005 001T1 2 1 0 0005 001T2 1 10 0 0005 0005
jarra T3 1 1 0 0005 001T4 2 10 01 0005 001
ME T5 2 10 0 001 001T6 2 1 0 0005 001T1 1 1 0 0005 001
botella T2 1 1 0 0005 001T3 1 10 01 0005 0005T1 2 1 0 0005 0005T2 1 10 0 0005 0005
jarra T3 1 1 0 0005 001T4 1 10 0 0005 001
mA T5 2 10 0 001 001T6 1 10 0 0005 0005T1 1 1 0 0005 001
botella T2 1 1 0 0005 001T3 1 10 01 0005 001
Tabla C5 Resultados de planificacion para el paciente P05 en funcion del objetivo terapeutico(MS=maximizar similitud ME=maximizar eficiencia mA=minimizar asistencia
184
- Acroacutenimos
- Introduccioacuten
-
- Contexto
-
- Dantildeo Cerebral Adquirido
- Neurorrehabilitacioacuten del Dantildeo Cerebral Adquirido
- Tecnologiacuteas de apoyo a la neurorrehabilitacioacuten
-
- Justificacioacuten de la investigacioacuten
- Organizacioacuten de la tesis
-
- Hipoacutetesis y objetivos
-
- Hipoacutetesis de investigacioacuten
- Objetivos
-
- Modelado de Actividades de la Vida Diaria
-
- Introduccioacuten
- Antecedentes
- Material y metodologiacutea
-
- Teacutecnicas estaacutendar de modelado
- Modelo Biomecaacutenico de Extremidad Superior
- Captura de datos
- Creacioacuten de patrones de movimientos sin afectacioacuten patoloacutegica
- Generacioacuten de diagramas de estados
- Funciones de transicioacuten
- Trabajo experimental
-
- Resultados y discusioacuten
-
- Monitorizacioacuten ubicua del movimiento de la Extremidad Superior
-
- Introduccioacuten
- Antecedentes
- Material y metodologiacutea
-
- Sistema portaacutetil de captura de movimiento basado en tecnologiacutea inercial
- Sistema portaacutetil de captura de movimiento basado en visioacuten estereoscoacutepica
-
- Resultados y discusioacuten
-
- Sistema portaacutetil de captura de movimiento basado en tecnologiacutea inercial
- Sistema portaacutetil de captura de movimiento basado en visioacuten estereoscoacutepica
-
- Control inteligente assisted-as-needed
-
- Introduccioacuten
- Antecedentes
- Material y metodologiacutea
-
- Subsistema de prediccioacuten biomecaacutenica
- Subsistema de decisioacuten
- Subsistema de generacioacuten de comandos motores
- Simulacioacuten
- Trabajo experimental
-