Programa del congreso
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Resumen diario |
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Ju-S4.2-Bmec: Biomecánica Lugar: Aula 0.01 Presidente de la sesión: Rosa Pàmies Vilà Presidente de la sesión: Roberto Llorens | |
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9:30 - 9:45
Análisis de la marcha a través de métodos estadísticos y segmentación automática de las siete fases a partir de señales cinemáticas para evaluar la efectividad de los tratamientos 1: Universidad de Valladolid; 2: Hospital Universitario Río Hortega; 3: Biomech Solutions, Research and Development Antecedentes y objetivos. La parálisis cerebral (PC) es la principal causa de discapacidad infantil y en muchos casos conlleva alteraciones motoras que afectan a la marcha, por ello, resulta necesario contar con métodos objetivos para su análisis. El objetivo de este trabajo es aplicar Statistical Parametric Mapping (SPM) y técnicas de Deep Learning (DL) a curvas de cinemática obtenidas a través de unidades de medición inercial (IMUs) para realizar comparaciones pre-tratamiento / post-tratamiento y segmentar las siete fases de la marcha. Además, se ha desarrollado un sistema que permite la generación de informes clínicos automáticos. Métodos. Se ha recopilado una base de datos con 46 participantes (25 controles y 21 niños con PC). La metodología comprendió: (i) generación automática de informes clínicos con comparaciones estadísticas en Python y (ii) segmentación de las fases de la marcha mediante un enfoque tradicional basado en la velocidad angular de la tibia y un modelo BiLSTM con Multi-Head Attention. Resultados. SPM permitió un análisis más robusto que las métricas discretas. La segmentación clásica fue precisa en la mayoría de los registros. El modelo de red neuronal obtuvo un accuracy del 89,64% en pacientes (92,36% con tolerancia de una muestra) y hasta 94,83% en controles, con errores de transición de 12–15 ms. Conclusiones. La metodología seguida muestra gran viabilidad técnica y clínica en el análisis de la marcha mediante IMUs, SPM y DL. Además, los informes automáticos estandarizan la interpretación del personal sanitario.
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