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Caracterización de la Marcha Humana e Inferencia Automática de su Simetría.

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dc.contributor.author Barragán Carmona, Alfonso
dc.date.accessioned 2020-01-15T12:55:37Z
dc.date.available 2020-01-15T12:55:37Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10578/23172
dc.description.abstract El presente trabajo consistirá en el desarrollo e implementación de un sistema software para la adquisición, análisis y evaluación de datos de presión plantar de la marcha humana y, de forma automática, computar un índice de simetría de la zancada que puede usarse como marcador de deterioro funcional, según estudios relevantes en este campo. El sistema utilizará un par de plantillas sensorizadas, previamente desarrolladas por MAmI Research Lab (InGAIT), así como varios módulos software que se emplean para la captación, procesado y clasi cación de los datos que se recogan a través de InGAIT. El desarrollo de estos módulos ha requerido de un estudio intensivo sobre datos obtenidos por medio de pruebas explícitas de la marcha, además del uso de técnicas y métodos propios de las disciplinas de Aprendizaje Máquina junto a la Minería de Datos. Por medio de estas disciplinas, se ha implementado módulos con el objetivo de etiquetar los eventos relevantes del ciclo de la marcha, concretamente el golpe de talón y el levantamiento de puntera, de la manera más precisa, con vistas a computar el índice de simetría de la marcha anteriormente mencionado. es_ES
dc.description.abstract The present work will consist of the development and implementation of a software system for the acquisition, analysis and evaluation of plantar gait pressure data and automatically compute a stride symmetry index. This can be used as a marker of functional decay, according to relevant studies in this eld. The system will use a pair of sensorized templates, previously developed by MAmI Research Lab (InGAIT). It will also use several software modules that are used for the capture, processing and classi cation of the data that are collected from InGAIT. The development of these modules has required the intensive study of data obtained by gait experiments, as well as the use of techniques and methods speci c to Machine Learning and Data Mining disciplines. Through these disciplines, the following modules have been implemented in order to label the relevant events of the gait cycle, heel strike and toe-o . This was done with utmost precision in order to compute the stride symmetry index previously mentioned.
dc.format text/plain es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.publisher Universidad de Castilla-La Mancha es_ES
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es_ES
dc.subject Informática es_ES
dc.subject sistema informático
dc.title Caracterización de la Marcha Humana e Inferencia Automática de su Simetría. es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/article es_ES


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