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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Luis Alberto Morales Hernández es_ES
dc.creator Rogelio Cedeño Moreno es_ES
dc.date 2021-06-30
dc.date.accessioned 2021-04-20T20:10:28Z
dc.date.available 2021-04-20T20:10:28Z
dc.date.issued 2021-06-30
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/2842
dc.description En el trabajo presente se propuso la idea de desarrollar un sistema de bajo costo para el análisis y diagnóstico de alteraciones de la marcha, principalmente aquellas que afectan los sistemas óseo y muscular, causando problemas motrices que van degenerando la marcha con el tiempo pero que rara vez son detectados o atendidos hasta que la degeneración está muy avanzada. Para lograr esto se consideró la obtención de información cuantificable de la marcha, para lo cual se diseñó e implemento un sistema de visión artificial a base del protocolo Davis y un conjunto de sensores montables. De esta manera se determinan diferentes indicadores, como lo son la longitud de zancada, la cadencia, rango de movimiento, etc. Con esta información se construyó una base de datos donde se cuente con casos etiquetados de los indicadores de personas en estado sano, con problemas musculares y con problemas óseos, de tal manera que es utilizada para el entrenamiento de un algoritmo de Support Vector Machine (SVM) con el fin de que sea capaz de evaluar y clasificar nuevos casos, en donde no se conozca el estado de un paciente, de tal manera que pueda ser una herramienta de diagnóstico y apoyo para el especialista. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso Español es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights En Embargo es_ES
dc.subject Visión artificial es_ES
dc.subject marcha es_ES
dc.subject monitoreo es_ES
dc.subject Sensores inerciales es_ES
dc.subject evaluación es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Análisis de la marcha a través de machine learning para la clasificación de alteraciones óseas y musculares es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid CURP es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador CEMR960628HQTDRG02 es_ES
dc.contributor.identificador MOHL791218HTLRRS00 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Maestría en Ciencias (Mecatrónica) es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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Nombre: RI005887.pdf
Tamaño: 1.997Mb
Formato: PDF
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