Sistemas inerciales para la ayuda a la evaluación del Parkinson

Abstract

Este Trabajo Fin de Grado presenta el desarrollo de un algoritmo que permite la detección de anomalías motoras en un enfermo de Parkinson utilizando una unidad de medición inercial (IMU) situada en el tobillo del paciente para medir la marcha. Las señales obtenidas de la IMU son procesadas mediante un Filtro de Kalman Extendido (EKF) con la intención de obtener la estimación de los ángulos de orientación del sensor (Roll, Pitch y Yaw). A partir de esta información se ha desarrollado el algoritmo que permite la detección de pasos normales y anómalos de una persona. También se ha diseñado una interfaz de usuario que permite la visualización de los resultados de las pruebas de forma cómoda y sencilla, de forma que ayude a los profesionales médicos a realizar el diagnóstico del paciente de una manera más objetiva. Los resultados obtenidos demuestran la validez de esta primera aproximación de procedimiento para obtener medidas objetivas del estado del paciente

This Final Degree Project presents the development of an algorithm that allows the detection of motor impairment in Parkinson disease using an inertial measurement unit (IMU) placed on the patient’s ankle to measure gait. The signals from the IMU are processed through an Extended Kalman Filter in order to obtain the estimation of the sensor’s orientation angles (Roll, Pitch, Yaw). Based on this information, an algorithm to detect normal and abnormal gait has been developed. In addition, an user interface has been designed to visualize the test results in an easy way, in order to help physicians carry out the patient diagnosis as objective as possible. The obtained results prove the validity of this first approximation to get objective measures of the patient state.