Implementación de un prototipo de monitoreo de postura a nivel de cabeza, cuello, hombros y cintura escapular usando cámara de profundidad, caso de estudio de problemas músculo esqueléticos

Existe una brecha en el acceso a la información sobre la conducta postural en los lugares de trabajo por parte de médicos tratantes. Esta información es importante para tener una comprensión completa del contexto del paciente y de los factores de riesgo que contribuyen a la aparición de los trastornos musculo esqueléticos. En este contexto, se presenta la elaboración y pruebas de un prototipo con visión artificial para monitorear en tiempo real las posturas que adopta un individuo mientras se encuentra sentado frente a un computador. El prototipo utiliza una cámara de profundidad para obtener las coordenadas espaciales de los puntos de interés del cuerpo, las mismas que son utilizadas para calcular los ángulos que describen la postura del individuo. Se genera una data set de los ángulos para entrenar 3 métodos de clasificación RNN, RFC y GBC. Para los 3 métodos de clasificación, la tasa de aciertos sobrepasa el 70% en las 5 posturas estudiadas. La tasa de aciertos del prototipo utilizado en un escenario real no se ve afectado en más de un 10% respecto a los resultados obtenidos en condiciones controladas. Además, la información recopilada en el caso de estudio permitió mayor especificidad en el plan de tratamiento elaborado por un especialista.It is difficult for physiotherapists to know in depth the postural behavior of their patients. This is important information to have a complete understanding of the patient's context and the risk factors that contribute to the appearance of musculoskeletal disorders. In this context, we present the development and testing of a real time prototype with skeleton tracking of postures adopted by a person while sitting in front of a computer. The prototype uses a depth camera to obtain the spatial coordinates of the body's joints. These points are used to calculate the angles that describe the individual's posture. A data set of angles is built to train 3 classification methods RNN, RFC and GBC. For all 3 classification methods, the accuracy rate exceeds 70% for the 5 postures studied. The accuracy rate of the prototype used in a physiotherapy case study is not affected by more than 10% compared to the results obtained under controlled conditions. In addition, the results obtained in the study case assisted a specialist to develop a treatment plan.0000-0002-8196-26440000-0003-4724-1517Ingeniera en Electrónica y TelecomunicacionesCuenc