Browsing by Subject "Biomechanics"

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    Clasificación de datos MOCAP sobre una disciplina deportiva usando modelos de Machine Learning
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) García Moncayo, Mario Fernando; Valencia Marín, Cristhian Kaori
    Este proyecto analiza en profundidad los datos capturados para clasificar categorías de movimiento en jugadores de tenis, utilizando herramientas de reconocimiento de actividades humanas (HAR) y captura de movimiento (MOCAP). Con un enfoque en los jugadores de la liga de tenis de Caldas, se busca detectar y extraer datos precisos sobre la posición y orientación de los atletas durante diversas acciones deportivas. Los datos, que fueron previamente obtenidos y organizados sin necesidad de una recolección nueva, están en formato BVH (Biovision Hierarchy), lo que permite representar con detalle la estructura y cinemática del cuerpo humano en movimiento. La investigación emplea modelos avanzados de aprendizaje automático para clasificar y analizar patrones biomecánicos en el tenis, con técnicas como el análisis de componentes principales (PCA) y algoritmos de clasificación para diferenciar movimientos específicos como golpes de derecha, reveses y servicios. Este enfoque facilita el estudio de variaciones entre jugadores en términos de eficiencia técnica y biomecánica. El objetivo final es proporcionar una base para recomendaciones personalizadas que optimicen el entrenamiento, permitiendo a entrenadores y jugadores ajustar técnicas y estrategias. Así, el proyecto tiene el potencial de ofrecer una herramienta para análisis deportivo avanzado
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    Diseño de un proceso para el análisis cinemático de la mano y los dedos en el Laboratorio de Análisis de Movimiento en la Universidad Javeriana Cali
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Alegría Quiñones, Lina Sofía; Benavides Ocampo, Laura Sofía; García Ramírez, Luisa Fernanda
    El análisis tridimensional 3D es una herramienta importante para la evaluación objetiva de la función musculoesquelética en contextos clínicos, investigativos y de rehabilitación. Sin embargo, muchos laboratorios de análisis de movimiento se enfocan principalmente en el estudio de la marcha y los miembros inferiores, dejando una oportunidad de mejora en el análisis detallado de la mano y los dedos, estructuras que presentan alta complejidad anatómica y funcional debido a sus movimientos finos. Actualmente, no se cuenta con un proceso estandarizado y adaptado a las condiciones del Laboratorio de Análisis de Movimiento de la Universidad Javeriana Cali que permita realizar de forma sistemática el análisis cinemático de la mano y los dedos. Esta falta de estandarización limita la reproducibilidad de las mediciones, dificulta la comparación entre estudios y reduce el aprovechamiento del laboratorio para aplicaciones orientadas a la rehabilitación. El objetivo del proyecto es desarrollar y realizar una evaluación preliminar del proceso mediante pruebas piloto un proceso estandarizado para el análisis cinemático de la mano y los dedos, basado en literatura científica y ajustado a las condiciones técnicas y operativas del laboratorio. La estrategia propuesta integra un esquema de marcaje anatómico, la captura de movimiento con el sistema disponible y el procesamiento de datos para obtener variables cinemáticas relevantes. Como resultado esperado, se plantea un prototipo funcional de proceso que permita realizar mediciones más organizadas, repetibles y útiles para futuros estudios clínicos, terapéuticos y de diseño de dispositivos biomédicos enfocados en miembros superiores.
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    Sistema computacional para el análisis biomecánico basado en imágenes de elastografía por ondas de corte destinado al apoyo en la caracterización muscular en osteoartritis de rodilla
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) González Carvajal, Juan José; Posada Pérez, Viviana Marcela; Torres Valencia, Cristian Alejandro
    La osteoartritis de rodilla (OA) es una enfermedad articular degenerativa que afecta a más de 374 millones de personas a nivel global y cuya prevalencia continúa en aumento. Más allá del deterioro del cartílago, la enfermedad compromete los músculos periarticulares de la rodilla, alterando su rigidez y propiedades biomecánicas de maneras que los métodos diagnósticos convencionales como la radiografía y la resonancia magnética no logran capturar de forma cuantitativa y accesible. La elastografía por ondas de corte (SWE) emerge como una técnica no invasiva y reproducible capaz de medir la rigidez muscular en tiempo real, sin embargo, su aplicación clínica carece de herramientas que integren, procesen e interpreten sus datos de forma estandarizada. Este proyecto tiene como objetivo diseñar un sistema computacional de análisis biomecánico basado en el procesamiento de imágenes de SWE de los músculos periarticulares de la rodilla, para apoyar la caracterización muscular en el contexto de la osteoartritis, validado con datos de bases de imágenes disponibles. La solución propuesta es una aplicación de escritorio desarrollada en Python, que implementa un pipeline de procesamiento modular. El sistema carga archivos DICOM de SWE, extrae los valores de rigidez muscular y se calculan métricas estadísticas por fotograma y por estudio completo que son útiles para una interpretación clínica de los músculos y, además, conforman un dataset de características utilizado para entrenar y evaluar modelos de clasificación binaria entre pacientes con osteoartritis y sujetos sanos. El resultado es un prototipo funcional validado sobre 276 estudios de 18 pacientes (9 pacientes con OA y 9 pacientes sanos, 132 estudios de pacientes con OA y 144 de pacientes sanos), capaz de extraer características biomecánicas reproducibles, presentándolas de manera clara y directa al usuario contribuyendo a la estandarización del análisis de SWE como herramienta de apoyo en la evaluación de la osteoartritis de rodilla.