Sensor inteligente basado en termografía infrarroja para evaluación y clasificación de lesiones en rodilla

Omar Trejo Chávez

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dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Irving Armando Cruz Albarrán	es_ES
dc.contributor	uis Alberto Morales Hernández	es_ES
dc.contributor	Juan Primo Benítez Rangel	es_ES
dc.contributor	Emmanuel Reséndiz Ochoa	es_ES
dc.contributor	Martín Valtierra Rodríguez	es_ES
dc.creator	Omar Trejo Chávez	es_ES
dc.date.accessioned	2024-07-25T17:02:43Z
dc.date.available	2024-07-25T17:02:43Z
dc.date.issued	2024-05-01
dc.identifier.uri	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10971
dc.description	Este estudio de tesis desarrolló metodologías para utilizar la termografía infrarroja como apoyo en la identificación y clasificación de lesiones en la rodilla. Se examinaron 72 participantes, hombres y mujeres de 19 a 25 años, deportistas habituales. Entre ellos, 36 no tenían lesiones en las piernas, 24 tenían lesiones patelofemorales bilaterales y 12 tenían lesiones patelofemorales unilaterales. Dentro de la metodología propuesta, se diseñó un protocolo para la obtención de imágenes termográficas en estado basal y después de la aplicación de crioterapia y termoterapia en la rodilla. Al hacer el análisis estadístico con los datos de temperatura obtenidos en la región de interés se pudo observar que existen cambios significativos (p<0.05) de temperatura entre los grupos con participantes clínicamente sanos y con presencia de lesión patelofemoral especialmente aquellos grupos a los que se les aplicó estrés térmico por termoterapia. Se utilizó la termografía para crear una base de datos con imágenes de tres grupos (sano, lesión bilateral, lesión unilateral). Se emplearon redes neuronales convolucionales para desarrollar un sistema de clasificación de lesiones, con una metodología para expandir la base de datos mediante procesamiento digital de imágenes. La base de datos final incluyó 576 imágenes (192 por clase), con un 60% para entrenamiento, 20% para validación y 20% para pruebas. Los resultados de la matriz de confusión muestran una precisión del 98.2% en la capacidad de clasificación del sistema. Por lo tanto, se concluye que el uso de termografía infrarroja para clasificar lesiones en la rodilla puede ser una alternativa que debe explorarse más a fondo en diferentes tipos de lesiones en esa área. Además, la aplicación de estrés térmico mediante termoterapia demuestra ser una opción válida para generar cambios significativos de temperatura entre los grupos control y experimental. También se ha demostrado que el uso de metodologías para ampliar la base de datos de imágenes termográficas es una alternativa eficaz cuando la población de estudio es limitada.	es_ES
dc.format	pdf	es_ES
dc.format.extent	1 recurso en línea (102 páginas)	es_ES
dc.format.medium	computadora	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Universidad Autónoma de Querétaro	es_ES
dc.relation.requires	Si	es_ES
dc.rights	openAccess	es_ES
dc.subject	Termografía	es_ES
dc.subject	Lesión patelofemoral	es_ES
dc.subject	Redes neuronales convolucionales	es_ES
dc.subject	Clasificación	es_ES
dc.subject	Rodilla	es_ES
dc.subject.classification	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA	es_ES
dc.title	Sensor inteligente basado en termografía infrarroja para evaluación y clasificación de lesiones en rodilla	es_ES
dc.type	Tesis de doctorado	es_ES
dc.creator.tid	curp	es_ES
dc.contributor.tid	curp	es_ES
dc.creator.identificador	TECO921006HMCRHM01	es_ES
dc.contributor.identificador	CUAI900126HMCRLR06	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.contributor.role	Secretario	es_ES
dc.contributor.role	Vocal	es_ES
dc.contributor.role	Suplente	es_ES
dc.contributor.role	Suplente	es_ES
dc.degree.name	Doctorado en Mecatrónica	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Doctorado	es_ES
dc.format.support	recurso en línea	es_ES
dc.matricula.creator	218389	es_ES
dc.folio	IGDCC-218389	es_ES