Sistema basado en reconocimiento gestual para determinar la sintomatología de pacientes sordomudos en el proceso de anamnesis

Para el desarrollo del proyecto de un sistema basado en reconocimiento gestual para determinar la sintomatología de pacientes sordomudos en el proceso de anamnesis, primeramente, se realizó una fase de análisis que consistió en investigar sobre el proceso de anamnesis con pacientes sordomudo, más específicamente en que cosiste dicho proceso, cuáles son las preguntas más relevantes durante el proceso y cuáles son las respuestas más comunes de un paciente sordomudo a las preguntas que realiza el médico en el proceso de anamnesis. La segunda fase de desarrollo consistió en saber cuáles son los requisitos funcionales que debe integrar la aplicación de reconocimiento gestual sintomatológico, luego diseñar la arquitectura del sistema, que muestra los elementos que estarán presentes en el sistema, después de analizar cuáles fueron las respuestas más comunes que da un paciente sordomudo en la primera fase de análisis, se procede a crear los clips de cada síntoma usan Kinect Studio V2 y luego crear la base de datos utilizando la herramienta Visual Gesture Builder(VGB), para la creación de cada una de las bases de datos ¿Qué Sientes?, ¿Sientes algo más?, ¿Dónde te Duele? y ¿Te duele algo más?, las cuales contienen dos síntomas por cada base de dato. Después se inició el desarrollo de la ampliación, primeramente con el diseño de las vistas (inicio, datos paciente y doctor, módulo doctor y módulo paciente) usando como IDE Visual Studio y para la creación de cada ventana Windows Forms, segundo se procedió con la codificación de cada ventana para darle funciones a los botones, etiquetas, paneles entre otras más, tercero se asoció la librería Microsoft Kinect al proyecto para poder realizar la conexión entre el aplicativo y el dispositivo Kinect V2, cuarto se integraron las bases de datos anteriormente creadas al proyecto y para poder crear la conexión con ellas se asoció la librería Microsoft Kinect Visual Gesture Builder, la cual permite comunicar el aplicativo con cada una de las bases de datos. Quinto se integró al proyecto la librería AdaBoostTech, la cual tiene como función buscar patrones y relacionar lo que el Kinect capta y los síntoma almacenados en las bases de datos en busca de coincidencias, y por último se integraron las ayudas para la interacción con el proceso que son el video introductorio, que muestra una serie de recomendación para realizar el proceso de anamnesis y las ayudas para saber cómo interactuar con cada pregunta que realice el doctor, estas son respuesta pregunta uno, respuesta pregunta dos, respuesta pregunta tres y respuesta pregunta cuatro. La última fase de prueba de reconocimiento gestual consistió en realizar pruebas de distancia del Kinect al paciente y de altura del paciente, es decir, si dependiendo de la distancia del Kinect al paciente y la altura del paciente mejora o empeora el reconocimiento gesto, para estas pruebas se tomó una población de 4 personas que tenían las siguientes alturas 1.2m, 1.46m, 1.5m y 1.63 y se ubicó cada persona a las siguientes distancias del Kinect 1.5m, 2.3m y 3m, después de realizar las pruebas se llegó a la conclusión que el paciente debe ubicarse a 2.3m del Kinect para lograr un buen reconocimiento ya sea con una persona de 1.2m o 1.63m o más.RESUMEN .............................................................................................11ABSTRACT ..............................................................................................131. INTRODUCCIÓN. ...........................................................................152. REVISIÓN DE LITERATURA ..................................................213. MATERIALES Y MÉTODOS...................................................304 RESULTADOS Y DISCUSIONES ........................................485 CONCLUSIONES ..........................................................................506 RECOMENDACIONES .................................................................527 BIBLIOGRAFÍA. ...............................................................................53ANEXOS .....................................................................................................56PregradoIngeniero(a) de Sistema

Propuesta de un sistema de visión computacional usando Azure Cognitive Services en el proceso de anamnesis en el consultorio psicológico Psinergia, 2021

La presente investigación se construyó con la finalidad de proponer un sistema de visión computacional utilizando Azure Cognitive Services para el consultorio psicológico Psinergia ubicado en Trujillo en el año 2021 y responder la pregunta de investigación en base a los hallazgos obtenidos. El estudio fue propositivo con una muestra de 6 psicólogos. Para la obtención de la información se construyó un cuestionario y se aplicó sobre la muestra. Debido a la naturaleza de la investigación, los datos se compararon con el estándar que provee la escala de Likert. Las dimensiones que se describieron del Proceso de Anamnesis fueron Justificación de resultados y Confiabilidad de los Resultados. Los ejes propositivos que se consideraron de Sistema de Visión Computacional fueron Seguridad y Usabilidad. Finalmente, para Azure Cognitive Services fueron Decisión, Lenguaje, Voz y Visión. Basándonos en el análisis realizado, los resultados demostraron que el Proceso de Anamnesis puede ser mejorado a través de un sistema de Visión Computacional usando Azure Cognitive Services y tiene una influencia positiva.This research was built with the purpose of proposing a computer vision system using Azure Cognitive Services for the Psinergia psychological clinic located in Trujillo in 2021 and answer the research question based on the results obtained. The study was purposeful with a sample of 6 psychologists. To obtain the information, a questionnaire was constructed and applied to the sample. Due to the nature of the research, the data was compared with the standard provided by the Likert scale. The described dimensions of the Anamnesis Process were Justification of results and Reliability of the Results. The propositional axes that were considered of Computer Vision System were Security and Usability. Finally, for Azure Cognitive Services they were Decision, Language, Voice and Vision. Based on the analysis carried out, the results showed that the Anamnesis Process can be improved through a Computer Vision system using Azure Cognitive Services and has a positive influence