Aplicación en matlab para el seguimiento de la sarcopenia con vídeo y otros sensores

Abstract

[ES] La aplicación de nuevas tecnologías al ámbito de la medicina, basadas en el uso de sensores para la medición del movimiento y la actividad muscular, está dando lugar a numerosos avances que permiten profundizar en el conocimiento y evaluación de diversas enfermedades, ofreciendo nuevas capacidades de diagnóstico. Este Trabajo Final de Grado, desarrollado dentro de un proyecto en la empresa DAWAKO sobre la sarcopenia, enfermedad degenerativa del músculo propia del envejecimiento caracterizada por la pérdida de masa y fuerza muscular, tiene como objetivo desarrollar una aplicación destinada al análisis, procesado y representación de datos adquiridos mediante el uso de diversos sensores. La aplicación posibilita gestionar simultáneamente diversos archivos de datos, tales como la grabación de un vídeo del ejercicio realizado, la medición del movimiento mediante un sensor de Unidad de Masa Inercial que incluye nueve ejes (acelerómetro, giroscopio y magnetómetro), y por último la medición de un sensor de electromiografía de superficie, que consiste en ocho electrodos situados en los músculos de interés para el análisis. La aplicación posibilitará el cálculo de una serie de variables y su sincronización con el vídeo, permitiendo el diagnóstico y seguimiento de la patología con mayor eficacia.

[EN] The application of new technologies to the field of medicine, based on the use of sensors to measure movement and muscle activity, has given rise to numerous advances that allow a deeper understanding and evaluation of various diseases, offering new diagnostic capabilities. This Final Degree Project, developed within a research project on sarcopenia, a degenerative muscle disease typical of aging characterized by the loss of muscle mass and strength, aims to develop an application for the analysis, processing and representation of acquired data. through the use of various sensors. The application makes it possible to simultaneously manage various data files, such as the recording of a vídeo of the exercise carried out, the measurement of movement using an Inertial Mass Unit sensor that includes nine axes (accelerometer, gyroscope and magnetometer), and finally the measurement of a surface electromyography sensor, consisting of eight electrodes located on the muscles of interest for analysis. Within the framework of the research project, the application has enabled the calculation of numerous variables and their synchronization with the vIdeo, allowing the diagnosis and monitoring of the pathology more effectively.