Resumen

La medición de la actividad física mediante sensores portátiles es esencial para cuantificar el cumplimiento de los regímenes de ejercicio en la investigación clínica y motivar a las personas para que sigan haciendo ejercicio. Un aspecto importante del seguimiento de la actividad mediante dispositivos portátiles es el recuento de determinados movimientos. Una limitación de muchos modelos anteriores es la necesidad de diseñar el recuento para un ejercicio específico. Sin embargo, durante la fisioterapia, algunos movimientos son exclusivos del paciente y también valiosos para su seguimiento. Para abordar esta cuestión, creamos un sistema de recuento automático de repeticiones que es lo suficientemente flexible como para medir múltiples movimientos distintos y repetitivos durante la fisioterapia sin necesidad de estar entrenado en el movimiento específico. Se colocaron acelerómetros, mediante teléfonos inteligentes, en el cuerpo o en la mano de los participantes para realizar un seguimiento de los movimientos repetitivos durante diferentes ejercicios. 18 participantes completaron una serie de 10 ejercicios durante 30 segundos, incluyendo círculos de brazos, curl de bíceps, puentes, abdominales, extensiones de codo, elevación de piernas, estocadas, flexiones, sentadillas y rotaciones del tronco superior. Para contar las repeticiones de cada ejercicio, aplicamos tres técnicas de análisis: (a) cruce de umbrales, (b) cruce de umbrales con un filtro de paso bajo, y (c) transformada de Fourier. Los resultados demuestran que los círculos de brazos y las flexiones pueden seguirse bien, mientras que los movimientos menos periódicos e irregulares, como las rotaciones de la parte superior del tronco, resultan más difíciles. En general, el cruce de umbrales con filtrado de paso bajo logra el mejor rendimiento entre estos métodos. Concluimos que el sistema de recuento automático propuesto es capaz de rastrear la repetición de ejercicios sin necesidad de formación y desarrollo previos para esa actividad.

• Materias:Inteligencia artificial Big Data Registros médicos electrónicos Acelerómetros Antecedentes teóricos
• Subjects:Artificial intelligence Big Data Electronic medical records Accelerometers Theoretical background
• Palabras claves:rotaciones del tronco superior, ups, círculos con los brazos, fisioterapia, sistema de recuento automático, muchos modelos anteriores, seguimiento de la actividad portátil, movimientos, participantes, empuje
• Keywords:upper trunk rotations, ups, arm circles, physical therapy, automatic counting system, many previous models, wearable activity tracking, movements, participants, push