Análisis de la marcha a través de machine learning para la clasificación de alteraciones óseas y musculares

Rogelio Cedeño Moreno

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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