Titulo:
Un enfoque de redes neuronales para la alineación de prótesis transtibiales
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Sumario:
Introducción: La presencia de enfermedades o alteraciones musculo-esqueléticas, así como trauma por accidentes tienen como posible consecuencia amputaciones, en Colombia se adiciona como causa el conflicto armado, ya que ha generado un grupo poblacional con discapacidad debido a los artefactos explosivos no identificados, donde amputaciones en extremidades inferiores son altamente frecuentes. La prótesis se emplea para que el amputado pueda adaptarse a su condición y reincorporarse en las actividades cotidianas, su uso se da luego de la alineación de la prótesis. La alineación tiende a ser un proceso subjetivo, donde el conocimiento y la práctica son esenciales en el momento de realizarla, no se tienen sistemas que reconozcan el impacto de... Ver más
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2011-7191
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2021-12-22
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Movimiento Científico - 2021
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Un enfoque de redes neuronales para la alineación de prótesis transtibiales A neural network approach to the alignment of transtibial prostheses Introducción: La presencia de enfermedades o alteraciones musculo-esqueléticas, así como trauma por accidentes tienen como posible consecuencia amputaciones, en Colombia se adiciona como causa el conflicto armado, ya que ha generado un grupo poblacional con discapacidad debido a los artefactos explosivos no identificados, donde amputaciones en extremidades inferiores son altamente frecuentes. La prótesis se emplea para que el amputado pueda adaptarse a su condición y reincorporarse en las actividades cotidianas, su uso se da luego de la alineación de la prótesis. La alineación tiende a ser un proceso subjetivo, donde el conocimiento y la práctica son esenciales en el momento de realizarla, no se tienen sistemas que reconozcan el impacto de este proceso sobre variables biomecánicas del sujeto con amputación. Por ello se propuso realizar una red neuronal que muestre la incidencia de la variación angular del socket de la prótesis en rangos articulares, la disposición de peso corporal y el centro de presión. Método:  Se realizó un estudio descriptivo donde el socket de la prótesis de un amputado transtibial se colocó en siete posiciones angulares diferentes, en cada posición se midieron parámetros biomecánicos, con estos datos se programó una red neuronal de regresión generalizada (GRNN) para predecir datos biomecánicos a partir de la ubicación del socket y se generó una interfaz gráfica para visualizar los cambios de los parámetros. Resultados: La red neuronal permitió predecir el comportamiento de los ángulos de cadera, rodilla y tobillo, la ubicación del centro de presión y el peso corporal soportado tanto en ipsilateral (amputado) como en contralateral (no amputado); y en la interfaz gráfica se pudo mostrar la afectación. Conclusión: El uso de herramientas tecnológicas permite construir sistemas de apoyo al personal médico, en este caso al protesista, con el fin de hacer mejoras en el procedimiento de ajuste de la prótesis en los sujetos con amputación transtibial. Introduction: The presence of diseases or musculoskeletal alterations, as well as trauma due to accidents have as a possible consequence amputation, in Colombia the armed conflict is added as a cause, since it has generated a population group with disabilities due to landmines, amputation being predominant in lower limb. The prosthesis is used so that the amputee can adapt to their condition and rejoin their daily activities, its use occurs after the alignment of the prosthesis. The alignment tends to be a subjective process, where knowledge and practice are essential at the time of carrying it out; there are no systems that allow knowing the affectation of the alignment on biomechanical variables of the amputee. For this reason, it was proposed to create a neural network that shows the incidence of the angular variation of the socket of the prosthesis in joint ranges, the distribution of body weight and the center of pressure. Method: A descriptive study was carried out where the socket of the prosthesis of a transtibial amputee was placed in seven different angular positions, in each position biomechanical parameters were measured, with these data a generalized regression neural network (GRNN) was programmed to predict data biomechanics from the socket location and a graphical interface was generated to view the parameter changes. Results: The neural network allowed predicting the behavior of the hip, knee and ankle angles, the location of the pressure center and the body weight supported both ipsilaterally (amputee) and contralaterally (non amputee); and in the graphical interface the affectation could be shown. Conclusion: The use of technological tools allows the construction of support systems for medical personnel, in this case the prosthetist, to improve the rehabilitation process of a person with a transtibial prosthesis. Luengas-C., Lely A. Wanumen, Luis Felipe Camargo Casallas, Esperanza Artificial intelligence Artificial limbs Software Technology Inteligencia artificial Miembros artificiales Programas informáticos Tecnología Prótesis transtibiales 15 1 Artículo de revista Journal article 2021-12-22T15:50:00Z 2021-12-22T15:50:00Z 2021-12-22 application/pdf Bogotá: Corporación Universitaria Iberoamericana Movimiento científico 2011-7191 2463-2236 https://revmovimientocientifico.ibero.edu.co/article/view/mct15106 10.33881/2011-7191.mct.15106 https://doi.org/10.33881/2011-7191.mct.15106 spa https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 Movimiento Científico - 2021 Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0. 1 8 Biometrics Ltd. (2020). Twin-Axis Goniometers for Dynamic Joint Movement Analysis. Biometrics Ltd. https://www.biometricsltd.com/goniometer.htm Blumentritt, S., Schmalz, T., & Jarasch, R. (2001). Significance of static prosthesis alignment for standing and walking of patients with lower limb amputation. Der Orthopade, 30(3), 161–168. Boone, D. A., Kobayashi, T., Chou, T. G., Arabian, A. K., Coleman, K. L., Orendurff, M. S., & Zhang, M. (2012). Influence of malalignment on socket reaction moments during gait in amputees with transtibial prostheses. Gait & Posture, 37(4), 620–626. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2012.10.002 Clemente, Y. M., & Roque, D. M. (2013). Segmentación de imágenes cerebrales de Resonancia Magnética basada en Redes Neuronales de Regresión Generalizada. Revista Cubana de Informática Médica, 5(1), 82–90. Dávila-Cervantes, A. (2014). Simulación en Educación Médica. Inv Ed Med, 3(10), 100–105. https://doi.org/10.1016/S2007-5057(14)72733-4 Dirección Contra Minas. (2020). Víctimas de minas antipersonal y municiones sin explosionar. Presidencia de La República de Colombia. http://www.accioncontraminas.gov.co/Estadisticas/Paginas/Estadisticas-de-Victimas.aspx Findlow, A., Goulermas, J. Y., Nester, C., Howard, D., & Kenney, L. P. J. (2008). Predicting lower limb joint kinematics using wearable motion sensors. Gait & Posture, 28(1), 120–126. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2007.11.001 Heinrichs, B., & Eickhoff, S. B. (2020). Your evidence? Machine learning algorithms for medical diagnosis and prediction. Human Brain Mapping, 41(6), 1435–1444. https://doi.org/10.1002/hbm.24886 Isakov, E., Mizrahi, J., Ring, H., Susak, Z., & Hakim, N. (1992). Standing sway and weight-bearing distribution in people with below-knee amputations. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation, 73(2), 174–178. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/1543414 Isakov, E., Mizrahi, J., Susak, Z., Ona, I., & Hakim, N. (1994). Influence of prosthesis alignment on the standing balance of below-knee amputees. Clinical Biomechanics, 9(4), 258–262. https://doi.org/10.1016/0268-0033(94)90008-6 Kobayashi, T., Orendurff, M. S., & Boone, D. A. (2014). Dynamic alignment of transtibial prostheses through visualization of socket reaction moments. Prosthetics and Orthotics International, Online, 1–5. https://doi.org/10.1177/0309364614545421 López, J. G., & Spirko, L. V. (2007). Simulación, herramienta para la educación médica. Salud Uninorte, 23(1), 79–95. Luengas C., L. A., Gutierrez, M. A., & Camargo, E. (2017). Alineación de prótesis y parámetros biomecánicos de pacientes amputados transtibiales. UD Editorial. Luengas C., L. A., & Toloza, D. C. (2019). Análisis de estabilidad en amputados transtibiales unilaterales. UD Editorial. Novel.de. (2019). The pedar® system. Novel GmbH. http://www.novel.de/novelcontent/pedar Paráková, B., Míková, M., & Janura, M. (2007). The influence of prostheses and prosthetic foot alignment on postural behavior in transtibial amputees. Acta Universitatis Palackianae Olomucensis. Gymnica, 37(4), 37–44. Samitier, C. B., Guirao, L., Pleguezuelos, E., Pérez Mesquida, M. E., Reverón, G., & Costea, M. (2011). Evaluation of mobility in patients with a lower limb amputation. Rehabilitacion, 45(1), 61–66. https://doi.org/10.1016/j.rh.2010.09.006 Tafti, N., Hemmati, F., Safari, R., Karimi, M. T., Farmani, F., Khalaf, A., & Mardani, M. A. (2018). A systematic review of variables used to assess clinically acceptable alignment of unilateral transtibial amputees in the literature. Journal of Engineering in Medicine Manuscript, 232(8), 826–840. https://doi.org/10.1177/0954411918789450 Xiaohong, J., Xiaobing, L., Peng, D., & Ming, Z. (2005). The Influence of Dynamic Trans-tibial Prosthetic Alignment on Standing Plantar Foot Pressure. Conference Proceedings : ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Conference, 7, 6916–6918. https://doi.org/10.1109/IEMBS.2005.1616096 https://revmovimientocientifico.ibero.edu.co/article/download/mct15106/1742 info:eu-repo/semantics/article http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 http://purl.org/redcol/resource_type/ARTREF info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Text Publication |
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Introducción: La presencia de enfermedades o alteraciones musculo-esqueléticas, así como trauma por accidentes tienen como posible consecuencia amputaciones, en Colombia se adiciona como causa el conflicto armado, ya que ha generado un grupo poblacional con discapacidad debido a los artefactos explosivos no identificados, donde amputaciones en extremidades inferiores son altamente frecuentes. La prótesis se emplea para que el amputado pueda adaptarse a su condición y reincorporarse en las actividades cotidianas, su uso se da luego de la alineación de la prótesis. La alineación tiende a ser un proceso subjetivo, donde el conocimiento y la práctica son esenciales en el momento de realizarla, no se tienen sistemas que reconozcan el impacto de este proceso sobre variables biomecánicas del sujeto con amputación. Por ello se propuso realizar una red neuronal que muestre la incidencia de la variación angular del socket de la prótesis en rangos articulares, la disposición de peso corporal y el centro de presión.
Método:  Se realizó un estudio descriptivo donde el socket de la prótesis de un amputado transtibial se colocó en siete posiciones angulares diferentes, en cada posición se midieron parámetros biomecánicos, con estos datos se programó una red neuronal de regresión generalizada (GRNN) para predecir datos biomecánicos a partir de la ubicación del socket y se generó una interfaz gráfica para visualizar los cambios de los parámetros.
Resultados: La red neuronal permitió predecir el comportamiento de los ángulos de cadera, rodilla y tobillo, la ubicación del centro de presión y el peso corporal soportado tanto en ipsilateral (amputado) como en contralateral (no amputado); y en la interfaz gráfica se pudo mostrar la afectación.
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Introduction: The presence of diseases or musculoskeletal alterations, as well as trauma due to accidents have as a possible consequence amputation, in Colombia the armed conflict is added as a cause, since it has generated a population group with disabilities due to landmines, amputation being predominant in lower limb. The prosthesis is used so that the amputee can adapt to their condition and rejoin their daily activities, its use occurs after the alignment of the prosthesis. The alignment tends to be a subjective process, where knowledge and practice are essential at the time of carrying it out; there are no systems that allow knowing the affectation of the alignment on biomechanical variables of the amputee. For this reason, it was proposed to create a neural network that shows the incidence of the angular variation of the socket of the prosthesis in joint ranges, the distribution of body weight and the center of pressure.
Method: A descriptive study was carried out where the socket of the prosthesis of a transtibial amputee was placed in seven different angular positions, in each position biomechanical parameters were measured, with these data a generalized regression neural network (GRNN) was programmed to predict data biomechanics from the socket location and a graphical interface was generated to view the parameter changes.
Results: The neural network allowed predicting the behavior of the hip, knee and ankle angles, the location of the pressure center and the body weight supported both ipsilaterally (amputee) and contralaterally (non amputee); and in the graphical interface the affectation could be shown.
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Biometrics Ltd. (2020). Twin-Axis Goniometers for Dynamic Joint Movement Analysis. Biometrics Ltd. https://www.biometricsltd.com/goniometer.htm Blumentritt, S., Schmalz, T., & Jarasch, R. (2001). Significance of static prosthesis alignment for standing and walking of patients with lower limb amputation. Der Orthopade, 30(3), 161–168. Boone, D. A., Kobayashi, T., Chou, T. G., Arabian, A. K., Coleman, K. L., Orendurff, M. S., & Zhang, M. (2012). Influence of malalignment on socket reaction moments during gait in amputees with transtibial prostheses. Gait & Posture, 37(4), 620–626. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2012.10.002 Clemente, Y. M., & Roque, D. M. (2013). Segmentación de imágenes cerebrales de Resonancia Magnética basada en Redes Neuronales de Regresión Generalizada. Revista Cubana de Informática Médica, 5(1), 82–90. Dávila-Cervantes, A. (2014). Simulación en Educación Médica. Inv Ed Med, 3(10), 100–105. https://doi.org/10.1016/S2007-5057(14)72733-4 Dirección Contra Minas. (2020). Víctimas de minas antipersonal y municiones sin explosionar. Presidencia de La República de Colombia. http://www.accioncontraminas.gov.co/Estadisticas/Paginas/Estadisticas-de-Victimas.aspx Findlow, A., Goulermas, J. Y., Nester, C., Howard, D., & Kenney, L. P. J. (2008). Predicting lower limb joint kinematics using wearable motion sensors. Gait & Posture, 28(1), 120–126. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2007.11.001 Heinrichs, B., & Eickhoff, S. B. (2020). Your evidence? Machine learning algorithms for medical diagnosis and prediction. Human Brain Mapping, 41(6), 1435–1444. https://doi.org/10.1002/hbm.24886 Isakov, E., Mizrahi, J., Ring, H., Susak, Z., & Hakim, N. (1992). Standing sway and weight-bearing distribution in people with below-knee amputations. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation, 73(2), 174–178. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/1543414 Isakov, E., Mizrahi, J., Susak, Z., Ona, I., & Hakim, N. (1994). Influence of prosthesis alignment on the standing balance of below-knee amputees. Clinical Biomechanics, 9(4), 258–262. https://doi.org/10.1016/0268-0033(94)90008-6 Kobayashi, T., Orendurff, M. S., & Boone, D. A. (2014). Dynamic alignment of transtibial prostheses through visualization of socket reaction moments. Prosthetics and Orthotics International, Online, 1–5. https://doi.org/10.1177/0309364614545421 López, J. G., & Spirko, L. V. (2007). Simulación, herramienta para la educación médica. Salud Uninorte, 23(1), 79–95. Luengas C., L. A., Gutierrez, M. A., & Camargo, E. (2017). Alineación de prótesis y parámetros biomecánicos de pacientes amputados transtibiales. UD Editorial. Luengas C., L. A., & Toloza, D. C. (2019). Análisis de estabilidad en amputados transtibiales unilaterales. UD Editorial. Novel.de. (2019). The pedar® system. Novel GmbH. http://www.novel.de/novelcontent/pedar Paráková, B., Míková, M., & Janura, M. (2007). The influence of prostheses and prosthetic foot alignment on postural behavior in transtibial amputees. Acta Universitatis Palackianae Olomucensis. Gymnica, 37(4), 37–44. Samitier, C. B., Guirao, L., Pleguezuelos, E., Pérez Mesquida, M. E., Reverón, G., & Costea, M. (2011). Evaluation of mobility in patients with a lower limb amputation. Rehabilitacion, 45(1), 61–66. https://doi.org/10.1016/j.rh.2010.09.006 Tafti, N., Hemmati, F., Safari, R., Karimi, M. T., Farmani, F., Khalaf, A., & Mardani, M. A. (2018). A systematic review of variables used to assess clinically acceptable alignment of unilateral transtibial amputees in the literature. Journal of Engineering in Medicine Manuscript, 232(8), 826–840. https://doi.org/10.1177/0954411918789450 Xiaohong, J., Xiaobing, L., Peng, D., & Ming, Z. (2005). The Influence of Dynamic Trans-tibial Prosthetic Alignment on Standing Plantar Foot Pressure. Conference Proceedings : ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Conference, 7, 6916–6918. https://doi.org/10.1109/IEMBS.2005.1616096 |
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