Herramienta computacional basada en el seguimiento de trayectoria en ejercicios de rehabilitación de rodilla usando modelos NME y sensores inerciales
This degree project proposes the development of a computational tool to support knee rehabilitation through a system for monitoring and analyzing flexion and extension movements. The tool uses inertial sensors (IMUs) as an alternative to traditional motion capture systems, allowing flexible monitori...
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| Main Author: | |
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| Other Authors: | |
| Format: | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado |
| Language: | Español |
| Published: |
Universidad Antonio Nariño
2025
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/12426 |
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|---|---|
| author | CHAVES CULCHAC, ANDREA JULIETH |
| author2 | Gómez Peña, Guido |
| author_facet | Gómez Peña, Guido CHAVES CULCHAC, ANDREA JULIETH |
| author_sort | CHAVES CULCHAC, ANDREA JULIETH |
| collection | DSpace |
| description | This degree project proposes the development of a computational tool to support knee rehabilitation through a system for monitoring and analyzing flexion and extension movements. The
tool uses inertial sensors (IMUs) as an alternative to traditional motion capture systems, allowing
flexible monitoring in different environments and activities. The process includes simulating movements in OpenSim software to define reference trajectories in four positions (standing, sitting, and
lying on the back and stomach), integrating musculoskeletal models that approximately represent
the anatomy and movement of the knee.
A platform was developed in MATLAB that processes the data in quaternions obtained from
the IMU sensors placed in the pelvis, femur and tibia, converting them to Euler angles to calculate
the knee flexion angle. Motion data, extracted into CSV files, allows you to generate trajectory
graphs and compare patient performance against reference trajectories. For the analysis, a trajectory tracking algorithm was implemented, capable of calculating the range of motion (RoM), the
percentage of error and the number of correct repetitions, allowing detailed control of the patient’s
progress. In addition, an application was designed to store and view patient data, making it easier
for health professionals to analyze the progress in each therapy session.
The system was validated in three people with limited, moderate and advanced mobility under
a specific protocol, allowing its precision and robustness to be evaluated in the capture and processing of knee rehabilitation movements. The results obtained demonstrated the effectiveness of
the system in estimating key biomechanical parameters, confirming its potential for application in
rehabilitation environments. The conclusions highlight the viability of this tool as a support in the
monitoring and analysis of the recovery process |
| format | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado |
| id | repositorio.uan.edu.co-123456789-12426 |
| institution | Repositorio Digital UAN |
| language | Español |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Universidad Antonio Nariño |
| record_format | dspace |
| spelling | repositorio.uan.edu.co-123456789-124262025-02-19T19:30:32Z Herramienta computacional basada en el seguimiento de trayectoria en ejercicios de rehabilitación de rodilla usando modelos NME y sensores inerciales CHAVES CULCHAC, ANDREA JULIETH Gómez Peña, Guido Rehabilitación de rodilla IMUs OpenSim Knee rehabilitation IMUs OpenSim This degree project proposes the development of a computational tool to support knee rehabilitation through a system for monitoring and analyzing flexion and extension movements. The tool uses inertial sensors (IMUs) as an alternative to traditional motion capture systems, allowing flexible monitoring in different environments and activities. The process includes simulating movements in OpenSim software to define reference trajectories in four positions (standing, sitting, and lying on the back and stomach), integrating musculoskeletal models that approximately represent the anatomy and movement of the knee. A platform was developed in MATLAB that processes the data in quaternions obtained from the IMU sensors placed in the pelvis, femur and tibia, converting them to Euler angles to calculate the knee flexion angle. Motion data, extracted into CSV files, allows you to generate trajectory graphs and compare patient performance against reference trajectories. For the analysis, a trajectory tracking algorithm was implemented, capable of calculating the range of motion (RoM), the percentage of error and the number of correct repetitions, allowing detailed control of the patient’s progress. In addition, an application was designed to store and view patient data, making it easier for health professionals to analyze the progress in each therapy session. The system was validated in three people with limited, moderate and advanced mobility under a specific protocol, allowing its precision and robustness to be evaluated in the capture and processing of knee rehabilitation movements. The results obtained demonstrated the effectiveness of the system in estimating key biomechanical parameters, confirming its potential for application in rehabilitation environments. The conclusions highlight the viability of this tool as a support in the monitoring and analysis of the recovery process Este proyecto de grado propone el desarrollo de una herramienta computacional para apoyar la rehabilitación de la rodilla mediante un sistema de seguimiento y análisis de movimientos de flexión y extensión. La herramienta utiliza sensores inerciales (IMUs) como alternativa a los sistemas tradicionales de captura de movimiento, lo que permite un seguimiento adaptable a diversos entornos y actividades. El proceso incluye la simulación de movimientos de la rodilla en el software OpenSim para definir trayectorias de referencia en cuatro posiciones (de pie, sentado, boca arriba y boca abajo), integrando modelos musculoesqueléticos que representan de manera aproximada la anatomía y el movimiento de la rodilla. Se desarrolló una plataforma en MATLAB que procesa los datos en cuaterniones obtenidos de los sensores IMUs colocados en pelvis, fémur y tibia, convirtiéndolos a ángulos de Euler para calcular el ángulo de flexión de la rodilla. Los datos de movimiento, extraídos en archivos CSV, permiten generar gráficos de trayectoria y comparar el desempeño del paciente frente a las trayectorias de referencia. Para el análisis, se implementó un algoritmo de seguimiento de trayectoria, capaz de calcular el rango de movimiento (RoM), el porcentaje de error y el número de repeticiones correctas, permitiendo un control detallado del progreso del paciente. Además, se diseñó una aplicación para almacenar y visualizar los datos del paciente, facilitando a los profesionales de salud el análisis del avance en cada sesión de terapia. El sistema fue validado en tres personas con movilidad limitada, moderada y avanzada bajo un protocolo específico, permitiendo evaluar su precisión y robustez en la captación y procesamiento de los movimientos de rehabilitación de la rodilla. Los resultados obtenidos demostraron la eficacia del sistema en la estimación de parámetros biomecánicos clave, confirmando su potencial para su aplicación en entornos de rehabilitación. Las conclusiones resaltan la viabilidad de esta herramienta como un apoyo en el seguimiento y análisis del proceso de recuperación Ingeniero(a) Biomédico(a) Pregrado Presencial Monografía 2025-02-19T19:30:31Z 2025-02-19T19:30:31Z 2025-02-19 2025-02-19 Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado Estudio correlacional info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec http://purl.org/redcol/resource_type/PIC http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/12426 Español Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Colombia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 pdf application/pdf application/pdf application/pdf Universidad Antonio Nariño Ingeniería Biomédica Facultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédica Popayán - Alto Cauca instname:Universidad Antonio Nariño F. Amirouche and G. F. Solitro, “Challenges in modeling total knee arthroplasty and total hip replacement,” Procedia Iutam, vol. 2, pp. 18–25, 2011. [Online]. Available: https://doctorvillanueva.com/ligamento-cruzado-posterior-de-la-rodilla/ (2019) MÚsculos de la rodilla. [Online]. Available: https://dolopedia.com/categoria/musculos-del-hombro-1 D. A. Winter, Biomechanics and motor control of human movement. John wiley & sons, 2009. E. V. García, “Desarrollo de herramienta para análisis biomecánico del salto vertical mediante modelado directo e inverso.” 2021. |
| spellingShingle | Rehabilitación de rodilla IMUs OpenSim Knee rehabilitation IMUs OpenSim CHAVES CULCHAC, ANDREA JULIETH Herramienta computacional basada en el seguimiento de trayectoria en ejercicios de rehabilitación de rodilla usando modelos NME y sensores inerciales |
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