Verificación del tipo de arco plantar utilizando redes neuronales

Verificación del tipo de arco plantar utilizando redes neuronales

TABLA DE CONTENIDO                                                         Página                

1. INTRODUCCION _________________________________________    3
2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA__________________________    4
3. ANTECEDENTES_________________________________________    5
4. JUSTIFICACION__________________________________________    7
5. OBJETIVOS______________________________________________   8

5.1 GENERAL

5.2 ESPECIFICOS

1. MARCO TEORICO_________________________________________   9

6.1 PRESION PLANTAR

6.1.1 PIE NORMAL

6.1.2 PIE PLANO

6.1.3 PIE CAVO

6.2 TRATAMIENTO DE LA INFORMACION______________________  10  

     6.2.1 BASE DE DATOS____________________________________ 10

        6.2.2 DATOS ESTADISTICOS DE SEGUNDO ORDEN___________  10

                6.2.2.1 MEDIA

                6.2.2.2 VARIANZA

                6.2.2.3 CURTOSIS

     6.2.3 TAMAÑO DE MUESTRA_______________________________ 11

                6.2.3.1 POBLACION

                6.2.3.2 MUESTRA

6.3 REDES NEURONALES____________________________________ 12

        6.3.1 ESTRUCUTURA DE LA RED NEURONAL

                6.3.1.1 APRENDIZAJE________________________________ 13

                      6.3.1.1.1 APRENDIZAJE SUPERVISADO

                      6.3.1.1.2 APRENDIZAJE NO SUPERVISADO

     6.3.2 TECNICA OVO (ONE vs ONE)

1. METODOLOGIA____________________________________________  14

7.1 DEFINICION DE LA MUESTRA

7.2 CRITERIOS DE EXCLUSION

7.3 VISUALIZACION Y ORGANIZACIÓN DE DATOS

7.4 ANALISIS Y CLASIFICACION DE DATOS

1. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES____________________________   16
2. RESULTADOS Y ANALISIS___________________________________  17
3. CONCLUSIONES ___________________________________________  23
4. RECURSOS_______________________________________________   23
5. BIBLIOGRAFIAS____________________________________________  25

1.INTRODUCCION

El grupo de investigación en bioinstrumentación e ingeniería clínica-GIBIC- el cual se centra en “Desarrollar, implementar y adaptar metodologías y herramientas de la ingeniería para el uso adecuado de la tecnología en las disciplinas biológicas y médicas con el fin de mejorar la calidad de los servicios asistenciales” [1], ha desarrollado una plataforma (Iplate) que mide la distribución de presión plantar de cada persona y de esta manera saber qué tipo de plantilla ortopédica es la adecuada para el paciente evaluado.

A pesar que la plataforma no requiere conexión a un ordenador para su funcionamiento, no posee un sistema de almacenamiento de los datos obtenidos los cuales podrían ser utilizados para un estudio posterior. Para mejorar esto, se trabajó con datos proporcionados por una podóloga (profesional sanitario que previene, diagnostica y trata los problemas del pie, y se ocupa de su cuidado integral y de su relación con el resto del cuerpo), estos datos aparte de suministrar la información básica del paciente, también contienen su diagnóstico, esto requiere una posterior organización en una base de datos, en la cual se introducen medidas estadísticas de segundo orden tales como media, varianza y kurtosis.

Con dichos datos estadísticos, se implementó un entrenamiento de redes neuronales en Matlab®, se trabajó con  estas redes de manera que  demostrará al paciente que el diagnostico dado es confiable, antes de proporcionarle una plantilla ortopédica.

Una vez realizado el entrenamiento, los  resultados arrojados por la red fueron comparados con las clasificaciones iníciales dadas por la especialista, de esta manera se evaluó la precisión de la red neuronal al momento de emular el diagnostico preliminar.

2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

La plataforma Iplate necesita un sistema de almacenamiento que permita tomar varios datos y luego estos puedan ser utilizados para estudios y/o investigaciones posteriores. Por ejemplo, al tener una población problema de 100 personas o más, la Iplate por sí sola no puede guardar los datos de cada paciente y luego dar un promedio de cuantas personas necesitan o no una plantilla ortopédica.

Para la creación de la base de datos con los estadísticos de segundo orden se deben tener en cuenta diferentes medidas morfológicas del pie y algunos factores externos que puedan variar el resultado (la edad, el peso, la estatura, talla de zapatos, etc.) de manera que se tenga suficiente información de cada persona evaluada con la plataforma Iplate para así tener un diagnóstico acertado de cada arco plantar.

Por otro lado para optimizar el funcionamiento de  la plataforma Iplate se requiere de un método confiable y preciso que sea capaz de emular el diagnostico que otorgaría un podólogo, el uso de una red neuronal podría ser el más adecuado para dicha simulación.

3. ANTECEDENTES.

En un estudio realizado  en el año 2006, por el ingeniero biomédico Cristian Andrés Díaz et al. se trabajó en  conjunto la  podobarometría electrónica y la podología, las cuales consisten en herramientas útiles para efectuar análisis dinámico o estático de la huella plantar, con el fin de determinar el patrón de distribución de carga a lo largo del pie y asociar el resultado con una determinada patología o en su defecto con la sanidad [2].

El dispositivo usado en este estudio fue específicamente un podobarógrafo liso. Dicho dispositivo mide la distribución de la presión en cada zona de la planta del pie, mediante la relación presión-intensidad con la ayuda de un podoscopio1; además, con una interfaz de usuario amigable, posee la opción de valorar estáticamente el pie por medio de índices podológicos2, como el de Hernández Corvo y el de Chippaux, entre otros.

Después de finalizado el estudio, el equipo de trabajo concluyó que la forma más óptima de generar un diagnóstico es  realizar un análisis estático y otro dinámico, pues la huella plantar al establecerse habitualmente de forma estática no tiene concordancia con el comportamiento dinámico del pie, ya que, durante la marcha, un pie patológico se puede comportar como un pie con huella normal.

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