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

González Carvajal, Juan José

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

dc.contributor.advisor	Posada Pérez, Viviana Marcela
dc.contributor.advisor	Torres Valencia, Cristian Alejandro
dc.contributor.author	González Carvajal, Juan José
dc.date.accessioned	2026-07-09T14:20:13Z
dc.date.available	2026-07-09T14:20:13Z
dc.date.issued	2026
dc.description.abstract	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.	spa
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero(a)biomédico(a)
dc.format.extent	95 p.
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11522/5639
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.department	Facultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.program	Ingeniería Biomédica
dc.rights.accessrights	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subject	Elastografía	spa
dc.subject	Elastografía por ondas de corte (SWE)	spa
dc.subject	Osteoartritis	spa
dc.subject	Músculo	spa
dc.subject	Biomecánica	spa
dc.subject	Elastography	eng
dc.subject	Shear wave elastography (SWE)	eng
dc.subject	Osteoarthritis	eng
dc.subject	Muscle	eng
dc.subject	Biomechanics	eng
dc.title	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	spa
dc.type	bachelor thesis
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcol	https://purl.org/redcol/resource_type/TP