Sistema inteligente para la evaluación de la función motora del miembro superior de pacientes con hemiparesia

Abstract

[Resumen] La evaluación de la función motora del miembro superior de los pacientes con hemiparesia tras un ictus es necesaria para llevar a cabo el seguimiento de la recuperación de los pacientes y para adaptar la terapia a sus necesidades. Para ello, es necesario desarrollar nuevos métodos sencillos, rápidos y fiables que ayuden al personal clínico. Este artículo presenta un nuevo sistema de evaluación a través de dispositivos Magnetic, Angular Rate, and Gravity Sensor (MARG), con métodos de aprendizaje automático en base a técnicas de alineamiento temporal (DTW) para medir de forma objetiva la calidad de los movimientos ejecutados por el paciente. En este estudio se presentan los primeros resultados obtenidos de un estudio transversal cuyo objetivo es comprobar la eficiencia de este nuevo sistema de evaluación relacionando los resultados obtenidos mediante este sistema, con la clasificación de la función motora del miembro superior de pacientes con ictus basada en la evaluación de la escala Fugl-Meyer (FMA).

[Abstract] The assessment of upper limb motor function in stroke patients with hemiparesis is necessary to monitor patients’ recovery and to adapt therapy to their needs. To this end, new simple, fast and reliable methods need to be developed to assist therapists. This article presents a new evaluation system using MARG devices, with machine learning techniques based on temporal alignment techniques to objectively measure the quality of the movements executed by the patient. This study presents the preliminary results obtained from a cross-sectional study whose objective is to evaluate the performance of this new evaluation system by relating the results obtained through this system, with the classification of upper limb motor function of stroke patients based on the evaluation of the Fugl-Meyer scale.