Application For The Detection Of Vertebral Column Deviation

En este artículo se detalla el desarrollo de una aplicación la cual es capaz de medir la desviación de columna vertebral mediante el uso del sensor de orientación de un teléfono inteligente (smartphone) para poder obtener el ángulo en el punto en el que se está realizando la medición en ese momento y por medio de un periférico el cual está comunicado a un módulo bluetooth HC-05 a un sensor de ultrasonido y al smartphone. Este periférico mide la distancia de la columna vertebral con un sensor de ultrasonido HC-SR04 y de la zona cervical, dorsal y lumbar del paciente, estos datos son guardados en una interfaz de usuario realizada en App Inventor 2 la cual almacena los datos obtenidos en una base de datos que guarda un historial de todas las mediciones que se realiza a cada paciente, este historial puede ser visualizado en la misma aplicación y si se desea puede ser enviado a través de correo electrónico al paciente y de esta manera llevar un progreso del tratamiento que se está realizando para corregir el problema.This article details the development of an application which can measure the deviation of the spine by using the orientation sensor of a smartphone to obtain the angle at the point where the measurement is taking place at that time and by mean of a peripheral which is communicated with a Bluetooth module HC-05 to an ultrasound sensor and the smartphone. This peripheral measures the distance of the patient’s spine, cervical zone, dorsal and lumbar area, with an HC-SR04 ultrasound sensor, these data are stored in a user interface made in the App Inventor 2 which stores the data obtained in a database that keeps a history of all the measurements that are done to each patient, this history can be visualized in the same application and if it can be sent via e-mail to the patient and in this way to carry a progress of the treatment that is being done to correct the problem

Recognizing Different Foot Deformities Using FSR Sensors by Static Classification of Neural Networks

تُعَدُّ أنظمة النعال الحسّاسة للحركة تقنية واعدة للعديد من التطبيقات في الرعاية الصحية والرياضة. حيث يمكن أن توفّر هذه الأنظمة معلومات قيّمة حول توزيع الضغط على القدم وأنماط المشي لأفراد مختلفين. ومع ذلك، فإن تصميم وتنفيذ مثل هذه الأنظمة يواجه العديد من التحديات، مثل اختيار الحسّاسات والمعايرة ومعالجة البيانات والتفسير. في هذه الدراسة، نقترح نظام نعل حساس باستخدام مقاومات استشعار القوى  لقياس الضغط المطبّق من القدم على مناطق مختلفة من النعل. يقوم هذا النظام بتصنيف أربعة أنواع من تشوهات القدم: طبيعي، مسطح، انحراف القدم إلى الداخل، وزيادة انحراف القدم إلى الخارج. تستخدم مرحلة التصنيف قيم الضغط الفرقية على نقاط الضغط كمدخلات لنموذج التغذية الأمامية للشبكات العصبية. تم جمع البيانات من 60 فرداً تم تشخيصهم بالحالات المدروسة. حقق تنفيذ التغذية الأمامية للشبكات العصبية دقة بنسبة 96.6٪ باستخدام 50٪ من المجموعة البيانية كبيانات تدريبية و 92.8٪ باستخدام 30٪ من البيانات التدريبية فقط. ويوضح المقارنة مع الأعمال ذات الصلة الأثر الإيجابي لاستخدام القيم الفرق لنقاط الضغط كمدخلات للشبكات العصبية مقارنة بالبيانات الأولية.Sensing insole systems are a promising technology for various applications in healthcare and sports. They can provide valuable information about the foot pressure distribution and gait patterns of different individuals. However, designing and implementing such systems poses several challenges, such as sensor selection, calibration, data processing, and interpretation. This paper proposes a sensing insole system that uses force-sensitive resistors (FSRs) to measure the pressure exerted by the foot on different regions of the insole. This system classifies four types of foot deformities: normal, flat, over-pronation, and excessive supination. The classification stage uses the differential values of pressure points as input for a feedforward neural network (FNN) model. Data acquisition involved 60 subjects diagnosed with the studied cases. The implementation of FNN achieved an accuracy of 96.6% using 50% of the dataset as training data and 92.8% using only 30% training data. The comparison with related work shows good impact of using the differential values of pressure points as input for neural networks compared with raw data