Dispositivo para el diagnóstico de desviaciones de la columna vertebral

Dispositivo para el diagnóstico de desviaciones de la columna vertebral

Presentado por:

Yilber Serrano Navarro

20172383001

Tesis Para Obtener El Título De

INGENIERO EN CONTROL

Director:

Ing. Esperanza Camargo Casallas PhD

Grupo de investigación DIGITI

Modalidad de Investigación- Innovación

Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Facultad Tecnológica

ii

Agradecimientos

Gracias por el apoyo de todas las personas, familiares, padres y hermanos; profesores, en especial a la Directora Esperanza Camargo; y demás compañeros universitarios por el apoyo en

el planteamiento, elaboración y ejecución de este proyecto.

También resaltar el apoyo de Francy Gutiérrez y a los demás compañeros especialistas fisioterapeutas, los cuales permitieron la validación, calibración e implementación del proyecto.

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Resumen

En la presente investigación se diseñó, desarrollo e implemento un dispositivo para diagnosticar los índices de desviación de la columna vertebral: lordosis y cifosis, y el grado de desviación de la escoliosis; el método utilizado para la obtención de estos índices es el de flechas sagitales y la combinación del método de Tidestron y de Cobb respectivamente.

La tecnología utilizada para tal fin, fue la board de desarrollo NodeMCU ESP8266 y sensores ultrasonido US-100, estos permiten la medición de las distancias en cada punto de las flechas sagitales del método, también recibe por medio de una conexión Bluetooth los datos referentes al grado de desviación correspondiente a la escoliosis, estos datos son obtenidos con un módulo aparte e inalámbrico constituido por la board de desarrollo Freescale FRDM-kl25z con su acelerómetro integrado y dos tarjetas IMU MPU6050. La misma conexión Bluetooth es utilizada bidireccionalmente para enviar los datos hacia este módulo de medición de escoliosis para mostrar los datos en tiempo real a través de una LCD16x2 de manera local.

Los datos son procesados y enviados a través de una conexión Wifi a internet desde el ESP8266 integrado al NodeMCU, donde son visualizados por la plataforma web desarrollada, almacenada y gestionada por el host gratuito co.000webhost.com que permite el almacenamiento de aquellas mediciones en una base de datos en MySQL para llevar un historial y seguimiento de la evolución del estado de estas patologías en los pacientes diagnosticados con el dispositivo.

Las pruebas de funcionamiento, calibración, implementación y validación se llevaron a cabo en las instalaciones de Confacundi ubicado en la Calle 53 # 10 – 39, con el apoyo de un grupo de especialistas fisioterapeutas en rehabilitación con Hidroterapia. Los resultados de la implementación son observables en las tablas finales del capítulo de resultados, donde se resalta que el dispositivo permite el diagnóstico de desviaciones de la columna vertebral, pero aun así es de maneja subjetiva en dependencia del especialista que esté realizando la medición. Por otro lado, la accesibilidad del aplicativo web permite el objetivo del acceso remoto, control y consulta de los datos debido a su almacenamiento en host y en la base de datos, así mismo surgen los requerimientos para el funcionamiento del dispositivo: contar con una conexión a internet con 2Mbps de subida de datos, o para el caso de un teléfono móvil como punto de acceso, contar con cobertura 4G, esto con el fin de garantizar una actualización y refresco de los datos.

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Tabla de Contenidos

1. Introducción ... 1

1.1. Planteamiento del problema ... 2

1.2. Justificación ... 3

1.3. Objetivos ... 4

1.3.1. General. ... 4

1.3.2. Específicos. ... 4

2. Marco de referencia ... 5

2.1. Estado del arte ... 5

3. Marco Teórico ... 7

3.1. Columna vertebral ... 7

3.2. Enfermedades ortopédicas ... 8

3.2.1. Escoliosis ... 8

3.2.2. Tipos de escoliosis ... 9

3.2.3. Tipos de curvas escolióticas... 9

3.2.4. Cifosis ... 10

3.2.5. Tipos de cifosis y causas ... 11

3.2.6. Lordosis... 12

3.2.7. Tipos de lordosis ... 13

3.3. Diagnóstico de escoliosis, lordosis y cifosis ... 13

3.3.1. Métodos clínicos ... 13

Exploración clínica ... 13

Valoración de la reductibilidad de la curva cifótica ... 15

Test de flexión del tronco con observación lateral ... 15

Exploración de la sedestación asténica ... 15

Test de Adam ... 16

3.3.2. Métodos Radiológico ... 16

Método de Cobb ... 16

Método de Tideström (1964) ... 17

Método de Lindahl (1968) ... 18

4. Metodología ... 19

4.1. Introducción ... 19

4.2. Descripción de los Módulos... 19

4.2.1 Módulo de diagnóstico de índices... 19

4.2.2. Módulo de diagnóstico de ángulo de escoliosis ... 20

4.2.3. Módulo de almacenamiento y visualización ... 20

4.3. Método utilizado ... 20

4.4. Diseño de la estructura física ... 21

4.5. Diseño de la PCB ... 23

4.6. Diseño del aplicativo web ... 24

4.6.1. Diseño de la base de datos ... 24

4.6.2. Diseño de la página web ... 27

4.6.3. Programación en el NodeMCU ... 31

4.6.4. Programación en Freescale KL25z ... 35

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5. Resultados ... 40

5.1. Implementación... 40

5.2. Análisis de resultados ... 41

5.3. Conclusiones ... 45

5.4. Trabajo Futuro ... 45

6. Bibliografía ... 47

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Lista de tablas

Tabla 1. Componentes intentos del módulo de medición de escoliosis. ... 37

Tabla 2. Datos recolectados para la linealización (Autores). ... 37

Tabla 3. Medidas del acelerómetro MMA8451Q (Autores). ... 38

Tabla 4. Medidas del sensor MPU6050 numero 1 (Autores). ... 38

Tabla 5. Medidas del sensor MPU6050 numero 2 (Autores). ... 38

Tabla 6. Datos Recolectados con el dispositivo... 41

Tabla 7. Diagnóstico de acuerdo a los rangos de valores. ... 42

Tabla 8. Comparación de resultados del ángulo de escoliosis. ... 42

Tabla 9. Comparación de resultados de los Índices Lordoticos y Cifoticos. ... 43

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Lista de figuras

Figura 1. Columna vertebral [22]... 7

Figura 2. Radiografía posteroanterior de la columna toracolumbar de una niña de 13 años que muestra escoliosis torácica derecha de 45 grados [24]. ... 8

Figura 3. Columna con cifosis [3]... 10

Figura 4. Radiografía de una niña de 12 años con un deslizamiento de grado III y ángulo de deslizamiento cifótico, pero una columna vertebral y pelvis equilibradas [24]. ... 12

Figura 5. Medición de las flechas sagitales [8]. ... 14

Figura 6. Examen topográfico de Moiré [30]. ... 15

Figura 7. Comparación Test de Adam de una persona normal y una con escoliosis [10]. ... 16

Figura 8. Método de Cobb [3]... 17

Figura 9. Metodo deTidestrom [3]. ... 18

Figura 10. Bloques que conforman el proyecto (Autores). ... 19

Figura 11. Método deCobb, donde la curva pertenece a un circulo [3]. ... 21

Figura 12. Diseño CAD de la estructura física (Autores). ... 22

Figura 13. Diseño CAD de la segunda parte del dispositivo (Autores). ... 23

Figura 14. Distribución de pistas para la primera parte del dispositivo (Autores). ... 23

Figura 15. Distribución de las pistas de la segunda parte (Autores). ... 24

Figura 16. Tabla de mediciones individual, usuario de prueba 1033784735 (Autores). ... 25

Figura 17. Tabla de personas registradas con historial de mediciones (Autores). ... 26

Figura 18. Tabla de personas registradas para uso del dispositivo (Autores). ... 26

Figura 19. Diagrama de navegación en la página web (Autores). ... 27

Figura 20. Inicio de la página donde permite revisar el historial individual de mediciones realizadas (Autores). ... 28

Figura 21. Inicio de sesión en la pestaña de consulta (Autores). ... 29

Figura 22. Historial de consultas (Autores). ... 29

Figura 23. Entrada para nueva medición (Autores). ... 30

Figura 24. Historial de mediciones realizadas y datos en tiempo real de la consulta a ingresar (Autores). ... 30

Figura 25. Pestaña Acerca con información del desarrollo del dispositivo (Autores)... 31

Figura 26. Interfaz de configuración del dispositivo (Autores). ... 32

Figura 27. Escanear redes (Izquierda), Entrada de una red y su contraseña (derecha) (Autores). 33 Figura 28. Diagrama de bloques del NodeMCU (Autores). ... 34

Figura 29. Conexión de los sensores US-100 y el NodeMCU (Autores). ... 35

Figura 30. Diagrama de bloques de la board de desarrollo kl25z (Autores). ... 36

Figura 31. Componentes del modulo de escoliosis (Autores). ... 36

Figura 32. Módulo de medición de escoliosis (Autores). ... 37

Figura 33. Proceso de linealización utilizando la herramienta de Microsotf Excel... 38

Figura 34.Dispositivo final, (a) Dispositivo para el diagnóstico de IL e IL vista lateral, (b) Dispositivo para el diagnóstico de IL e IL vista frontal, (c) Dispositivo para diagnóstico de ángulo de escoliosis (Autores). ... 39

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1. Introducción

Las desviaciones en la columna vertebral son frecuentes, aproximadamente 2% de la población general [1] padece de escoliosis, casos particulares como la escoliosis infantil (0-3años) se encuentra entre 0.5%-5%, la juvenil (3-10años) de 7%-10.5% y la adolecente es del 89% [2]. La escoliosis es la desviación lateral de la línea vertical normal de la columna vertebral, por lo general es mayor a 10 grados, se presenta una deformación tridimensional rotando en los tres planos, sagital, frontal y axial. Otros tipos de desviaciones como la lordosis que se presenta en los segmentos cervicales y lumbares con respecto al plano sagital [3], y la cifosis es la desviación anormal de la columna torácica [4].

Técnicas para el diagnóstico de estas patologías son clínicas y de procedimientos subjetivos los cuales arrojan resultados dependientes del especialista que realice el procedimiento, técnicas de exploración clínica como “Valoración de la reductibilidad de la curva cifótica”, “Test de flexión del tronco con observación lateral”, “Exploración de la sedestación asténica” y “Test de flechas sagitales” [5], son de ejecución clínica, es decir, en un consultorio y requiere realizar posiciones anatómicas definidas por el método para determinar alguna anomalía visual o realizar mediciones con dispositivos como el escoliometro de Bunell o el inclinometro de burbuja.

Otras técnicas más avanzadas son los rayos X, estas permiten mejores resultados, ya que por medio de radiografías y procedimientos como el Método de Ferguson-Risser-Von Lackum, Método de Cobb, Método de Tideström, Método de Lindahl, Ángulo de inclinación de la primera costilla de Mintz [3], entre otros; esta técnica de radiación electromagnética tiene efectos secundarios negativos provocando algún cáncer en los huesos por la radiación recibida [6].

La Universidad Distrital en los últimos años viene impulsando y trabajando en el desarrollo en el campo de la Bioingeniería, y en particular el grupo de investigación DIGITI bajo la modalidad de investigación e innovación, dirige proyectos encaminados en este campo. En este documento, se muestran los resultados del diseño, elaboración e implementación de un Dispositivo para el diagnóstico de desviaciones de la columna vertebral, basado en el método clínico de flechas sagitales para la identificación del índice de desviación lordotico y cifotico, y el test de Adams para el grado de desviación correspondiente a la escoliosis, junto con su plataforma Web para gestionar el historial de mediciones realizadas en las diferentes personas y llevar el seguimiento de la patología.

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1.1. Planteamiento del problema

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1.2. Justificación

Mediante el diseño, desarrollo, validación e implementación de este proyecto, se generó una herramienta que permite diagnosticar desviaciones en la columna vertebral. Este aparato puede diagnosticar la desviación de la columna en medio de una consulta, brigada de salud, y/o en cualquier lugar que tenga conexión a internet y eléctrica, añadiendo a esto el diagnostico puede estar supervisado, revisado y/o apoyado por un médico especialista en tiempo real desde otro lugar remoto por medio del aplicativo web desarrollado. En caso particular de presentar una patología se dispondrá a proceder a un análisis medico más puntual y concreto, métodos más robustos como el diagnostico por medio de radiografías en conjunto con procesamiento de imagines.

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1.3. Objetivos

1.3.1. General.

Diseñar e implementar un dispositivo electrónico que determine el grado/índice de desviación de la columna vertebral en una persona.

1.3.2. Específicos.

Diseñar y construir la estructura física del dispositivo ajustable a la talla de las personas a examinar, junto con el sistema electrónico para la adquisición de datos desde los sensores de distancia e inclinación.

Desarrollar una interfaz web que permita la visualización de los datos obtenidos del dispositivo.

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2. Marco de referencia

2.1. Estado del arte

Para la detección de enfermedades degenerativas, como las desviaciones (escoliosis, cifosis y lordosis) que pueden presentar la columna humana, se tienen técnicas clínicas que permiten una revisión y un diagnostico con la enfermedad asociada, procedimientos tales como por exploración, palpación y cuantificación de curvas [8] permiten un diagnóstico clínico primario, otras técnicas son por medio de estudios radiográficos que arrojan mejores resultados pero con consecuencias secundarias.

Los avances y desarrollos tecnológicos han llegado al área de la medicina con el desarrollo de dispositivos para el análisis y diagnóstico de estas patologías, como la implementación de un sistema de equilibrio con acelerómetros [9], donde analizan la escoliosis a partir de la realización de inclinación pélvica anterior, posterior, izquierda y derecha del paciente, y con ello se determina la relación de la escoliosis y su relación con la rotación axial de la pelvis. En otro proyecto igualmente implementaron acelerómetros y adicional a ello un encoder con el fin de obtener un modelado 3D de ángulos de Cobb, realizan un barrido de la columna vertebral con el dispositivo, y obteniendo longitudes con el encoder y rotaciones verticales con los datos de los acelerómetros, permitieron realizar el modelo en 3d de la columna a examinar, obteniendo resultados con un error entre 1.6% y 1.4% [10]. Ahora bien, otras técnicas donde por medio de una cámara de profundidad [11], se determinaron varios valores de longitud, y ángulo de diferentes partes de una persona, se identifican articulaciones del cuerpo para calcular y encontrar valores que puedan definir el equilibrio del cuerpo, siguiendo una metodología similar utilizada en la topografía de Moire. Una estrategia similar fue implementada por [12] donde utilizan topografía de superficie, con el fin de predecir el tipo de curvatura de escoliosis basado en el análisis desarrollado a partir de digitalizadores InSpeck. Como resultado obtuvieron una predicción del 72.2%, demostrando la factibilidad del procedimiento.

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Otra opción que ha generado la tecnología es la ayuda de algoritmos, que por medio de las radiografías analizadas por un computador programado se puede determinar un diagnóstico, eliminando así los errores asociados con la interpretación de los médicos [15]. No solamente se encuentran dispositivos desarrollados para el diagnóstico de estas enfermedades degenerativas, también se cuenta con dispositivos pensados para el seguimiento, control y corrección de la escoliosis, cifosis y lordosis. Diseñó de un sistema de monitoreo [16], el cual permite la medición y monitorización de la postura de un paciente, con el fin de determinar su progreso en la desviación de su columna. Para ello implementaron, sensores electromagnéticos y acelerómetros. Al tomar los datos el sistema proporciona retroalimentación para permitir la corrección de la postura del paciente. Otro dispositivo para el monitoreo de pacientes con escoliosis es un Smart Brace [17], un dispositivo para controlar el tratamiento ortopédico en pacientes con escoliosis, para ello implementaron una monitorización con placas multimodales, las cuales permiten obtener datos de inclinación por medio de acelerómetros y datos de presión por medio de sensores distribuidos en la placa. Bajo estas medidas, el diseño del algoritmo se presentó en dos partes, la primera en desarrollar los test de caminar, correr, sentarse y subir las escaleras, seguido del estudio de los datos en las diferentes pruebas y actividades físicas.

Técnicas alternativas utilizadas en el dispositivo ScolioScan, como el barrido laser implementado [18] utilizan una triangulación de laser dinámica, es decir, se tiene una emisión de luz, esta rebota en el objeto a medir, y con el reflejo el haz de luz regresa a los foto detectores, conociendo la distancia de la emisión de luz y la detección en los fotos detectores y el ángulo formado se realiza un cálculo de coordenadas y con ello de determina un escáner en 3d y de esta manera se lleva un control sobre las desviaciones presente en la columna.

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3. Marco Teórico

3.1. Columna vertebral

La columna vertebral es un tallo longitudinal óseo, resistente y flexible, situado en la parte media y posterior del tronco, que se extiende desde la cabeza, la cual sostiene, hasta la pelvis, que la soporta. Envuelve y protege la médula espinal, que está contenida en el conducto vertebral (conducto raquídeo). La columna vertebral se compone de elementos óseos superpuestos denominados vértebras.

El número de vértebras se considera bastante constante: de 33 a 35, divididas en 24 vértebras presacras (7 cervicales, 12 torácicas y 5 lumbares), 5 vértebras sacras y de 3 a 5 vértebras coccígeas. Sin embargo, estas cifras están sujetas a frecuentes variaciones, ya que se han descrito solamente en el 65 % de los individuos. Las variaciones numéricas son más frecuentes a medida que se desciende desde las vértebras cervicales hasta el cóccix. Mientras que, de forma casi constante, se observan 7 vértebras cervicales, las vértebras torácicas oscilan entre 11 y 13, las vértebras lumbares entre 4 y 6, las vértebras sacras entre 4 y 6 y las vértebras coccígeas entre 3 y 5 [22].

Figura 1. Columna vertebral [22]

Columna cervical

Columna torácica

Columna lumbar

Sacro

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3.2. Enfermedades ortopédicas

3.2.1. Escoliosis

Se define como la desviación lateral de la línea vertical normal de la columna vertebral, por lo general es mayor a 10 grados, como se puede apreciar en la figura 9. Esta curva lateral de la comuna vertebral está directamente relacionada con la rotación de las vértebras dentro de la curva, es decir, se produce una deformación tridimensional [23]. Esta deformidad compleja representa un movimiento anormal en tres planos:

1. Extensión intervertebral en el plano sagital, que se conoce como lordosis del segmento escoliotico.

2. Inclinación intervertebral lateral en el plano frontal 3. Un componente rotatorio en el plano axial.

Figura 2. Radiografía posteroanterior de la columna toracolumbar de una niña de 13 años que

muestra escoliosis torácica derecha de 45 grados [24].

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3.2.2. Tipos de escoliosis

Escoliosis en adultos: curvatura espinal presente después de la madurez esquelética como resultado de cualquier causa.

Escoliosis congénita: escoliosis causada por anomalías óseas de la columna vertebral que están presentes al nacer. Las anomalías se clasifican como falla de formación vertebral o falla de segmentación.

Escoliosis histérica: deformidad no estructural de la columna vertebral que es una manifestación de un trastorno psicológico.

Escoliosis idiopática: curvatura vertebral estructural, cuya causa no se ha establecido definitivamente.

3.2.3. Tipos de curvas escolióticas

Curva cervicotorácica: cualquier curvatura espinal en la cual el vértice está en C7 o T1.

Curva compensatoria: curva secundaria ubicada arriba o debajo del componente

estructural que se desarrolla para mantener la alineación normal del cuerpo.

Curva doble: escoliosis en la que dos curvas laterales están presentes en la misma sección de la columna vertebral.

Doble curva principal: escoliosis en la que están presentes dos curvas estructurales, generalmente de tamaño y rotación similares.

Curva torácica doble: escoliosis con una curva torácica superior estructural; una curva

torácica inferior más grande y más deformante; y una curva lumbar relativamente no estructural.

Citoscopia: vista como un aumento de la espalda en una radiografía lateral, esta condición puede representar una verdadera deformidad cifótica (como ocurre en algunas afecciones patológicas), o puede representan una rotación tan excesiva de la columna vertebral que una radiografía lateral refleja la deformidad escoliótica. (En la escoliosis idiopática, no se produce una verdadera deformidad cifótica).

Lordoscoliosis: escoliosis estructural asociada con aumento del swayback, el cual hace

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Curva lumbar: curvatura de la columna vertebral en la que el vértice se encuentra entre

LI y L4.

Curva lumbosacra: curvatura de la columna vertebral en la cual el vértice está en L5 o

por debajo.

Escoliosis neuromuscular: escoliosis causada por un trastorno neurológico del sistema

nervioso central o músculo.

Curva no estructural (funcional): Curvatura que no tiene una deformidad fija y puede

ser de naturaleza compensatoria. La curva puede ser el resultado de una discrepancia en la longitud de la pierna (en cuyo caso desaparece cuando el paciente está en posición supina), mala postura, espasmo muscular o alguna otra causa.

Curva primaria: La primera curva o la más temprana presente.

Curva estructural: segmento de la columna que tiene una curvatura lateral fija.

Curva torácica: curvatura de la columna vertebral en la cual el vértice está entre T2 y T11.

Curva toracolumbar: curvatura de la columna vertebral en la que el vértice se encuentra

en T12, L1 o en el espacio intermedio T12-L1.

3.2.4. Cifosis

Se llama cifosis a la curvatura anormal en la columna torácica. La cifosis postural es el resultado de una mala postura. Los adolescentes y los adultos jóvenes por lo general tienden a tener esta condición mientras que están parados o en el momento en que se están sentándose, provocando que la espina dorsal se arquee hacia adelante. En la figura 10 se muestra una columna vertebral con cifosis [4].

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Cuando un médico lo mide en una radiografía, el rango normal de cifosis es bastante amplio, entre 20 y 50 grados. Sin embargo, cuando la cifosis es mayor de 50 grados, se vuelve fácil de ver y se considera anormal. La cifosis es más frecuente en mujeres mayores, como resultado de la osteoporosis [26].

3.2.5. Tipos de cifosis y causas

Cifosis postural: Es el tipo más frecuente de cifosis. Suele aparecer durante la adolescencia y es más común en las niñas que en los niños. La cifosis postural puede ocurrir cuando los huesos y los músculos se desarrollan de forma anormal durante el proceso de crecimiento, posiblemente debido a la adopción de posturas incorrectas y/o a la tendencia a no ir con la espalda derecha. La cifosis postural puede causar leves molestias, pero es muy raro que provoque problemas en etapas posteriores de la vida.

La enfermedad de Scheuermann: suele aparecer en la adolescencia, sobre todo durante

la etapa de crecimiento. Se desconoce sus causas, pero se suele dar por familias. La enfermedad de Scheuermann hace que las vértebras tengan forma de cuña, en vez de la típica forma rectangular, cuando se mira la columna vertebral de perfil en una radiografía. Es un poco más frecuente en los niños que en las niñas.

Cifosis congénita: Esta ocurre cuando la columna vertebral se desarrolla de forma anormal mientras el bebé se encuentra dentro del vientre materno. Formada a partir de la fusión de varias vértebras y/o que los huesos se forman incorrectamente. Este tipo de cifosis se puede agravar a medida que el niño crece. Es importante evaluar a un bebé o a un niño con cifosis congénita porque pueden presentar otros problemas traumatológicos, así como anormalidades en el corazón o en los riñones [27].

Trastornos paralíticos: Las condiciones que causan la parálisis pueden llevar a la cifosis. La cifosis que resulta es un resultado secundario de la parálisis. El desarrollo de la cifosis en estos casos es gradual en lugar de repentino.

Postraumático: La lesión de la columna vertebral puede llevar a una cifosis progresiva y problemas nerviosos en la columna vertebral. Cuando el trauma es una fractura vertebral en la columna torácica o lumbar, el 90% de las veces se produce un cierto grado de cifosis. El tratamiento para la cifosis postraumática puede incluir refuerzo o cirugía.

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Cifosis degenerativa: También hay casos de cifosis causados por degeneración o desgaste

de la columna lumbar (parte inferior). Con el tiempo, el proceso degenerativo puede ocasionar: colapso del disco intervertebral, cambios en la forma de las vértebras y debilitamiento de los ligamentos que sostienen la columna vertebral. Esto puede resultar en el desarrollo gradual de una cifosis durante muchos años. Una vez que la cifosis comienza a formarse, empeora debido a que el desequilibrio de las fuerzas aumenta continuamente el desgaste.

Otras causas de la cifosis: Diferentes tipos de enfermedades sistémicas pueden hacer que se desarrolle una cifosis a lo largo del tiempo. Estas afecciones incluyen: infección en la columna vertebral, cáncer o tumores que afectan la columna vertebral y diferentes tipos de artritis sistémica. Este tipo de cifosis es causado por cambios en la columna vertebral provocados por la inflamación del tejido en el área que rodea la columna torácica. La cifosis también puede desarrollarse en personas que fueron tratadas por una enfermedad maligna (cancerosa) de la infancia por radiación al esqueleto axial [28].

3.2.6. Lordosis

La lordosis se conoce como la curvatura en el plano sagital de los segmentos cervicales y lumbar de la columna vertebral y de la concavidad posterior [3].

Figura 4. Radiografía de una niña de 12 años con un deslizamiento de grado III y ángulo de

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3.2.7. Tipos de lordosis

Natural: se refiere al grado de curvatura que está dentro de los parámetros normales, la cual es así para cargar con el peso del cuerpo.

Rectificación lumbar: Cuando se produce una pérdida de la curva normal. Tiende a ocasionar dolores lumbares y la persona afectada puede tener una postura arqueada.

Hiperlordosis: Se entiende como una acentuación de la curvatura normal de la columna.

También se tienen tipos dependiendo de la zona de la espalda afecta:

Lordosis lumbar: La cual afecta a la zona baja de la espalda (lumbares) y es el tipo más común que se encuentran en los pacientes.

Lordosis cervical: es la curva en las vértebras en la zona del cuello. Si existe una desviación de la curva normal nos puede producir dolores [29].

3.3. Diagnóstico de escoliosis, lordosis y cifosis

3.3.1. Métodos clínicos

Exploración clínica

La exploración clínica de la columna vertebral se realiza con el paciente en ropa interior y con buena iluminación en el ambiente. Durante la exploración clínica debe valorarse la actitud postural general. Hay que tener en cuenta que el desarrollo de la postura está sometido al influjo de factores hereditarios, familiares e individuales como edad, sexo, constitución, hábitos posturales, patologías, ejercicio físico, aspectos psicológicos, etc. Cifosis y lordosis:

Valores normales en cifosis: 20º-45⁰. Valores normales en lordosis: 35º-50⁰.

Flechas Sagitales

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Figura 5. Medición de las flechas sagitales [8].

Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑐𝑖𝑓ó𝑡𝑖𝑐𝑜 (𝐼𝐶) = 𝐹. 𝑐𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑎𝑙 + 𝐹. 𝑙𝑢𝑚𝑏𝑎𝑟 + 𝐹. 𝑆𝑎𝑐𝑟𝑎

2 (1)

Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑙𝑜𝑟𝑑ó𝑡𝑖𝑐𝑜 (𝐼𝐿) = 𝐹. 𝑙𝑢𝑚𝑏𝑎𝑟 − 𝐹. 𝑆𝑎𝑐𝑟𝑎

2 (2)

Donde se tiene valores de normalidad entre los 30 y 55 para IC, Valores menores de 30 se supone dorso plano. Valores superiores a 55 indican cifosis.

Y para IL, se tiene valores normales entre 20 y 45. Valores menores de 20 supone rectificación lumbar y valores superiores a 45 indican hiperlordosis.

Para poder aplicar estas fórmulas debe contar con una flecha igual a 0, es decir, si se tiene 70/20/65/36 (FC/FT/FL/FS), se toma el menor valor y se resta a las cuatro mediciones para que resulte 50/0/45/15. Donde realizando los cálculos se obtiene IC=55 y IL=37.5 [8].

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Figura 6. Examen topográfico de Moiré [30].

Valoración de la reductibilidad de la curva cifótica

Se realiza en bipedestación y se denomina “maniobra de autocorrección”. Se invita al sujeto a que se estire o alongué al máximo (como si quisiera crecer). En caso de no realizarlo al máximo se le puede traccionar con ayuda por parte del fisioterapeuta, exigiéndole que mantenga la posición mientras el fisioterapeuta analiza la postura.

Test de flexión del tronco con observación lateral

Para comprobar la flexibilidad de la curva y los grados de la misma se invita al sujeto a que flexione el tronco hacia delante, colocándose el fisioterapeuta lateralmente. Se considera patológica la presencia de un incremento de la curvatura dorsal que se clasifica en tres grados: leve, moderada y marcada. Será normal una curvatura de hasta 55°, y la patológica aquella que supere estos valores con presencia de un vértice en el raquis dorsal.

Exploración de la sedestación asténica

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Test de Adam

Este test permite la evaluación de la escoliosis por medio visual, se realiza mediante la inclinación de 90° hacia delante de la persona, luego el equipo de médicos o el médico, realiza la medición de la altura de los hombros, con el fin de determinar si alguno sobresale o no, adicionalmente también se verifica si existe la presencia de diferencia en la altura pélvica o no.

Figura 7. Comparación Test de Adam de una persona normal y una con escoliosis [10].

3.3.2. Métodos Radiológico

Método de Cobb

El método consiste en trazar una línea que prolongue la superficie articular superior de la vértebra transicional proximal hacia la concavidad de la curvatura, y otra línea que prolongue la superficie o plataforma inferior de la vértebra transicional distal hacia la concavidad de la curva. En otros términos, es el trazado de líneas paralelas a las vértebras, una por encima de la superior y otra por debajo de la inferior.

En seguida se trazan sendas perpendiculares a dichas líneas, cuya intersección forma el ángulo de la curvatura, como se ve en la figura 10.

Este método se basa en la característica de que la curva escoliótica forma parte de un círculo. Por ser la curva un segmento de círculo, las vértebras transicionales de dicha curva están inscritas en los radios del círculo, por ello este método de Cobb proporciona un valor confiable respecto a otros métodos, ya que mide la desviación directa de la columna vertebral.

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cuya intersección forma el ángulo de la curvatura. Las vértebras transicionales se identifican por las siguientes características:

1) La vértebra transicional proximal se identifica por tener la plataforma superior inclinada por completo hacia la concavidad de la curvatura, con lo que pierde su paralelismo con la vértebra superior.

2) En la vértebra transicional distal, la plataforma inferior está inclinada hacia la concavidad de la curvatura y pierde su paralelismo con la vértebra subyacente 3) Las vértebras transicionales son las que tienen menor rotación (o ninguna) que las

vértebras que forman la curvatura

4) Los espacios intervertebrales están disminuidos en la concavidad y aumentados en la convexidad de la curvatura.

Figura 8. Método de Cobb [3].

Método de Tideström (1964)

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(a) (b)

Figura 9. Metodo deTidestrom [3].

Método de Lindahl (1968)

Consiste en colocar al paciente de pie y girarlo hacia un lado mediante fluoroscopia, hasta que la escoliosis haya desaparecido y la columna se vea recta y vertical. En seguida, y sin que el paciente modifique su postura, se coloca en ángulo recto en relación con la posición antes mencionada, con lo que se obtiene el valor máximo de la curva escoliótica [3]. En la literatura no solo se encuentran los métodos ya mencionados, otros métodos encontrados son:

➢ Ángulo de inclinación de la primera costilla de Mintz.

➢ Método de Nash y Moe.

➢ Método de Bagó.

➢ Método de Nash y Moe.

➢ Método de Mehta.

➢ Método de Stokes.

➢ Método de Perdriolle.

➢ Método de Hefti y McMaster [3].

19

4. Metodología

4.1. Introducción

Este proyecto se forma de tres módulos, el primero permite determinar el índice cifotico y lordotico, junto con el segundo que determina el grado de desviación de escoliosis. Y un tercer módulo de interfaz web para gestionar los datos y el historial de mediciones. A continuación, en la figura 10 se encuentra la representación de la estructura conceptual del dispositivo diseñado.

Módulo de diagnostico de índices

Módulo de diagnostico de ángulo de la escoliosis

Módulo de almacenamiento y visualización Bloque de procesamiento

Bloque de adquisición IMU MPU 6050

(1)

IMU MPU 6050 (2)

NXP MMA8451Q

Captura de datos ángulo de la columna

vertebral

Captura de datos lordosis y cifosis

Determinación de índices Aplicativo Web Base de datos Procesamiento de datos Conexión a internet Sensor ultrasonido US-100 Sensor ultrasonido US-100 Sensor ultrasonido US-100 Sensor ultrasonido US-100 Determinación ángulo de escoliosis Procesamiento

de datos

Bloque de procesamiento Envió/Recepción

de datos

Envió/Recepción de datos

Visualización local de los datos obtenidos

Figura 10. Bloques que conforman el proyecto (Autores).

4.2. Descripción de los Módulos

4.2.1 Módulo de diagnóstico de índices

20

sensores, procesarlos, mostrarlos localmente y enviarlos al aplicativo web a través de la conexión a internet.

4.2.2. Módulo de diagnóstico de ángulo de escoliosis

Este módulo está formado por 3 sensores los cuales 2 de ellos cumplen la función de medir la desviación siguiendo el método de Cobb y de Tidestrom, y con el tercer sensor es utilizado como referencia. Este módulo se comunica con el módulo anterior para recibir los datos de los índices y mostrarlos localmente y de enviar el dato del ángulo de desviación de escoliosis al aplicativo web para su gestión.

4.2.3. Módulo de almacenamiento y visualización

Esta constituido de un aplicativo web que tiene la interfaz de usuario para la visualización de resultados, consultas y adicionar nuevas mediciones. Cuenta también con una base de datos para guardar el historial de las mediciones realizada para cada persona examinada.

4.3. Método utilizado

La metodología en que se basa la primera parte o módulo del dispositivo es a través del método de Flechas Sagitales, ya que este como se mencionó en el apartado teórico, es de implementación clínica basada en 4 mediciones en puntos determinados, en bipedestación con el sujeto de perfil, se coloca el dispositivo que permita medir la distancia entre este y las prominencias óseas.

• Flecha cervical: a la altura de la apófisis espinosa de C7.

• Flecha torácica: a la altura del borde medial de ambas escápulas T7-T9.

• Flecha lumbar: al punto de máxima concavidad lumbar.

• Flecha sacra: al inicio del pliegue interglúteo [5].

Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑐𝑖𝑓ó𝑡𝑖𝑐𝑜 (𝐼𝐶) = 𝐹. 𝑐𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑎𝑙 + 𝐹. 𝑙𝑢𝑚𝑏𝑎𝑟 + 𝐹. 𝑆𝑎𝑐𝑟𝑎

2 (3)

Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑙𝑜𝑟𝑑ó𝑡𝑖𝑐𝑜 (𝐼𝐿) = 𝐹. 𝑙𝑢𝑚𝑏𝑎𝑟 − 𝐹. 𝑆𝑎𝑐𝑟𝑎

2 (4)

21

La segunda parte del dispositivo corresponde a determinar los grados de desviación correspondientes con la escoliosis, este dato es obtenido por el método de Cobb partiendo del hecho de que la curva escoliótica forma parte de un circulo [3], de esta manera su ubican las vértebras transicionales de dicha curva para determinar el lugar de ubicación de los sensores para realizar la medición y la cuantificación de la curva, esto junto con el principio del método de Tideström para determinar ángulos de desviación en las vértebras de una columna vertebral.

Figura 11. Método deCobb, donde la curva pertenece a un circulo [3].

Para ubicar las vértebras que se acoplen al método de Cobb se hace uso de las mediciones del método de Tideström para ubicar vertebras que presenten desviaciones, porque una columna sana no presentaría desviaciones o muy mínimas, al encontrar las dos vértebras con mayores ángulos se miden estas dos y tomando como base el método de Cobb se determina las líneas al centro del círculo, se traza las líneas perpendiculares y se calcula el ángulo de desviación.

4.4. Diseño de la estructura física

22

Figura 12. Diseño CAD de la estructura física (Autores).

Para la segunda parte del dispositivo se tiene una caja que almacena una board de desarrollo, el acelerómetro NXP MMA8451Q, una batería y un módulo de conexión inalámbrica bluetooth HC-05 para enviar los datos al primer módulo del dispositivo, y las conexiones alámbricas a través del protocolo I2C a los 2 sensor IMU MPU 6050 como se aprecia en la figura 12.

Sensores de distancia

Base Soporte

23

Figura 13. Diseño CAD de la segunda parte del dispositivo (Autores).

4.5. Diseño de la PCB

Los diseños de las PCBs están realizados en el software Proteus 7.9, a continuación, se muestran la distribución de las pistas para cada una de las partes del dispositivo, en los anexos se adjunta la visualización de la PCB y el plano de las medidas de cada una de ellas. Para la primera parte del dispositivo se tiene una tarjeta de desarrollo NodeMCU 8266 y las conexiones a cada uno de los 4 sensores de distancia.

Figura 14. Distribución de pistas para la primera parte del dispositivo (Autores). Board de desarrollo + Sensor giroscopio y acelerómetro

Sensor giroscopio y acelerómetro

Sensor giroscopio y acelerómetro

Soporte

24

Para la segunda parte este módulo tiene una board de desarrollo Freescale KL25z con su acelerómetro incluido.

Figura 15. Distribución de las pistas de la segunda parte (Autores).

4.6. Diseño del aplicativo web

4.6.1. Diseño de la base de datos

Para el desarrollo de la base de datos se tuvo como base el documento [31], donde establece 5 items para el desarrollo e implementación de una base de datos.

1. Recopilación y análisis de datos.

Se identifica y se determina la necesidad de una base de datos para obtener los resultados de las mediciones realizadas por el dispositivo construido y para llevar un historial de estos datos obtenidos.

2. Diseño de la base de datos.

El diseño de la base de datos se compone de una tabla para registrar los médicos y/o personas autorizados para utilizar el dispositivo, la lista de personas registradas, y una tabla para cada persona con su respectivo historial individual de mediciones realizadas con los datos obtenidos.

3. Selección de DBMS

Existen muchas y diversas alternativas, MySQL es la selección de la herramienta para la gestión de la base de datos debido a sus características técnicas, facilidad de uso y porque es de licencia libre.

4. Diseño de base de datos lógicas

25

1 tabla para usuarios de usos del dispositivo. 1 tabla para las personas registradas.

X tablas (dinámicas) para cada nueva persona que se diagnostique, para guardar individualmente los resultados.

5. Diseño de la base de datos física

Para el almacenamiento de información se utiliza utf8_general_ci para evitar inconvenientes con las tildes y la letra ñ, dos tablas principales de usuarios y dinámicamente tablas con las mediciones individuales de cada persona. Y en cuanto a las rutas de acceso son directamente con el servidor, en la interfaz web una vez se haya iniciado sesión o se realice la consulta, se piden los datos directamente a la base de datos y se procede a visualizarla.

26

Figura 17. Tabla de personas registradas con historial de mediciones (Autores).

27

6. La implementación de la base de datos

La base de datos funciona en conjunto con el aplicativo web diseñado alojado en host gratuito.

4.6.2. Diseño de la página web

El desarrollo del aplicativo web se realizó en HTML y PHP, debido a sus características de manejo de formularios, accesibilidad y administración de información. Cuenta con una conexión a una base de datos que permite guardar el historial de mediciones realizadas de cada paciente identificado por su número de documento. La página web está alojada en el host gratuito 000webhost impulsado por Hostinger en la dirección web medcioneselc.000webhostapp.com . A continuación, se muestra el diagrama de flujo que determina el comportamiento y la dirección de cada una de las paginas implementadas:

28

A continuación, imagines con las diferentes pestañas de navegación entre las opciones que se ofrecen, se tiene 3 pestañas principales donde, la primera permite consultar el historial individual de mediciones realizadas a una persona. Una segunda pestaña llamada consulta, donde permite el inicio de sesión para las personas autorizadas para el uso del dispositivo, y por ultimo una pestaña llamada acerca, donde hay párrafo descriptivo del proyecto desarrollado.

Figura 20. Inicio de la página donde permite revisar el historial individual de

29

Figura 21. Inicio de sesión en la pestaña de consulta (Autores).

30

Figura 23. Entrada para nueva medición (Autores).

Figura 24. Historial de mediciones realizadas y datos en tiempo real de la consulta a

31

Figura 25. Pestaña Acerca con información del desarrollo del dispositivo (Autores).

4.6.3. Programación en el NodeMCU

En cuanto a la programación de la board de desarrollo, se optó por un NodeMCU 8266 ya que tiene los pines necesarios para acoplar los sensores y la comunicación, posee integrado el modulo Wifi para la comunicación con internet, puede ser programado por en leguaje de programación Lua y en el que se implementó el desarrollo C++ utilizando el IDE Arduino. El programa tiene las siguientes funciones:

Proceso normal: Realizar mediciones y enviarlas al aplicativo Web.

32

33

Figura 27. Escanear redes (Izquierda), Entrada de una red y su contraseña (derecha)

(Autores).

Para ingresar al modo configuración, se cuenta con un botón que debe ser oprimido alrededor de 5 segundos en el momento de encender el dispositivo, esto hace que el NodeMCU entre al modo configuración y sea un punto de acceso wifi, con las siguientes configuraciones:

Nombre de la red: Escoliometro Contraseña de la red: 12345678

34

almacenados en la EEPRON del NodeMCU, una vez reiniciado el dispositivo debe establecer conexión con la red guardada.

Para el funcionamiento en modo normal, se tiene las conexiones del NodeMCU con el siguiente diagrama del flujo de información, Figura 26. Donde se observa las conexiones de los sensores, la board de desarrollo envía el pulso en alto del pin Trigger el cual es el encargado de indicarle al sensor para que envié el pulso de sonido, este pulso tiene una duración de 10 Microsegundos, después de ello pasa a nivel bajo y se espera el tren de pulsos por el pin Echo, donde de acuerdo al tiempo transcurrido y la expresión matemática de la ecuación 5:

𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 = 𝑉𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 × 𝑇𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 (5)

Se puede determinar la distancia entre el sensor y el objeto en el que reboto la onda sónica enviada, donde la velocidad es la velocidad de propagación del sonido en el aire.

Lectura sensor 1

US-100

Lectura sensor 2 US-100

Lectura sensor 3 US-100

Lectura sensor 4 US-100

Board NodeMCU8266

Modulo Bluetooth HC-05

Figura 28. Diagrama de bloques del NodeMCU (Autores).

35

Figura 29. Conexión de los sensores US-100 y el NodeMCU (Autores).

4.6.4. Programación en Freescale KL25z

En cuanto al módulo de medición de grados de desviación de escoliosis, se tiene el diagrama de la figura 29, donde se observa el flujo de la información del acelerómetro integrado NXP MMA8451Q, los 2 Acelerómetros MPU6050 por medio de I2C hacia la board de desarrollo y de esta hacia la visualización en la LCD16x2 junto con el envío a través del módulo HC-05 para el NodeMCU 8266. En este bloque en la board de desarrollo se implementó un filtro para los datos provenientes de los IMU, el filtro pasa banda, donde el filtro pasa altos para los datos del giroscopio y un filtro pasa baja para los datos del acelerómetro, de lo cual se obtiene la expresión matemática de la ecuación 6:

𝐴𝑛𝑔𝑢𝑙𝑜 = 𝑘₁∗ (𝐴𝑛𝑔𝑢𝑙𝑜_{𝐴𝑛𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟}+ 𝐴𝑛𝑔_{𝐺𝑖𝑟𝑜𝑠𝑐𝑜𝑝𝑖𝑜}∗ ∆𝑡) + 𝑘₂∗ 𝐴𝑛𝑔_{𝐴𝑐𝑒𝑙𝑒𝑟𝑜𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜} (6) Donde 𝐴𝑛𝑔𝑢𝑙𝑜 es el valor del ángulo actual.

𝐴𝑛𝑔𝑢𝑙𝑜_{𝐴𝑛𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟} es el valor del ángulo en la interacción anterior.

𝐴𝑛𝑔_{𝐺𝑖𝑟𝑜𝑠𝑐𝑜𝑝𝑖𝑜} es el ángulo obtenido por el giroscopio.

𝐴𝑛𝑔_{𝐴𝑐𝑒𝑙𝑒𝑟𝑜𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜} es el ángulo calculado a través del acelerómetro.

36

La condición para aplicar el filtro es que las constantes que multiplican cada dato de ángulo individual 𝑘₁ y 𝑘₂ al sumarse debe ser igual a 1, por ejemplo 0.98+0.02=1, resultando:

𝐴𝑛𝑔𝑢𝑙𝑜 = 0.98 ∗ (𝐴𝑛𝑔𝑢𝑙𝑜_{𝐴𝑛𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟}+ 𝐴𝑛𝑔_{𝐺𝑖𝑟𝑜𝑠𝑐𝑜𝑝𝑖𝑜}∗ ∆𝑡) + 0.02 ∗ 𝐴𝑛𝑔_{𝐴𝑐𝑒𝑙𝑒𝑟𝑜𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜} (7)

Acelerómetro NXP MMA8451Q

Board Freescale KL25z

Modulo Bluetooth HC-05 I2c

Pantalla LCD16x2 Acelerómetro

+ Giroscopio MPU6050

Acelerómetro + Giroscopio MPU6050

Figura 30. Diagrama de bloques de la board de desarrollo kl25z (Autores).

En cuanto al funcionamiento del dispositivo para los diagnósticos, como se muestra en la figura 30 consta de 2 IMU’s y un acelerómetro, estos sensores son utilizados para colocar uno a la altura de las primeras vertebras torácicas, con un segundo sensor se realiza un barrido a través de columna vertebral buscando el valor del mayor ángulo el cual se relaciona con el ángulo de desviación de escoliosis según los métodos de Cobb y la medición de Ferguson [3], y un tercer sensor el cual está colocado en el suelo para funcionar como referencia en la medición.

Para el módulo de medición de escoliosis se tiene la siguiente distribución de componentes, los cuales se aprecian en la figura 31.

Figura 31. Componentes del modulo de escoliosis (Autores).

37

Tabla 1. Componentes intentos del módulo de medición de escoliosis.

# Componente

1 Freescale Kl25z 2 PCB de conexiones 3 Módulo Bluetooth HC-05 4 Batería Lion de 3.7V 1500mAh 5 LCD 16x2

6 Interruptor de encendido 7 Pulsador de medición

8 2 Acelerómetros + giroscopios MPU5060

Figura 32. Módulo de medición de escoliosis (Autores).

4.6.5. Calibración de los sensores.

Para la calibración de los sensores IMU se utilizó los ángulos convencionales de las reglas, ángulos de 30°, 45°, 60° y 90°. A continuación, los resultados obtenidos.

Tabla 2. Datos recolectados para la linealización (Autores).

Ángulo medido Datos flotantes en la kl25z

0° 0,08

30° 0,5

45° 0,70776

60° 0,87183

38

Figura 33. Proceso de linealización utilizando la herramienta de Microsotf Excel.

Una vez obtenida la función, esta se programa en el microcontrolador junto con la implementación de los filtros digitales anteriormente mencionados y diseñados. A continuación, las tablas con la validación de la medición de ángulos de inclinación:

Tabla 3. Medidas del acelerómetro MMA8451Q (Autores).

Ángulo referencia Ángulo Medido % de error

30° 31,4° 4,67

45° 44° 2,22

60° 60,7° 1,17

90° 89,6° 0,44

Tabla 4. Medidas del sensor MPU6050 numero 1 (Autores).

Ángulo referencia Ángulo Medido % de error

15° 15.13° 0,87

30° 30.60° 2,00

45° 46.11° 2,47

60° 61.71° 2,85

90° 86.24° 4,18

Tabla 5. Medidas del sensor MPU6050 numero 2 (Autores).

Ángulo referencia Ángulo Medido % de error

15° 14.31° 4,60

30° 31.07° 3,57

45° 45.71° 1,58

60° 60.37° 0,62

39

En la figura 34, se observa el dispositivo final, en (a) una vista lateral del trípode y del riel en aluminio, en (b) una vista frontal del dispositivo y en (c) el modulo del ángulo de la escoliosis con sus 3 partes (o cajas) que contiene los sensores IMU.

(a) (b) (c)

Figura 34.Dispositivo final, (a) Dispositivo para el diagnóstico de IL e IL vista lateral,

(b) Dispositivo para el diagnóstico de IL e IL vista frontal, (c) Dispositivo para

40

5. Resultados

5.1. Implementación

Para la puesta en marcha del dispositivo y el desarrollo de las mediciones, estas fueron realizadas en un consultorio en las instalaciones de una piscina de Comfacundi ubicada en la dirección Calle 53 #10-39. Donde con la colaboración de especialistas fisioterapeutas fue posible el desarrollo de las siguientes 4 etapas:

1. Presentación del dispositivo: El primer paso fue una reunión con especialistas relacionados con el tema de desviaciones en la columna vertebral y problemas lumbares, esto con el fin de la presentación y el conocimiento del proyecto por parte de ellos para la implementación del dispositivo y el desarrollo de mediciones.

2. Ajustes y correcciones de acuerdo a la junta de fisioterapeutas: Una vez presentado el dispositivo, se tuvieron sugerencias, correcciones y calibraciones realizados por el equipo de fisioterapeutas.

3. Validación de funcionamiento: Después de las modificaciones y ajustes

realizados, la etapa de validación se realizó mediante la ejecución de la toma de medidas en las instalaciones donde se realiza hidroterapias, allí con la ayuda de especialistas se realiza el procedimiento de las mediciones, primero un consentimiento y explicación del proyecto y el dispositivo desarrollado seguido de la medición.

41

4. Implementación: Una vez calibrado y aprobado por los especialistas

fisioterapeutas, se realizaron las mediciones. Los resultados obtenidos se presentan en las tablas de la 6 a la 10, en el apartado de análisis de resultados, en los anexos 2 se encuentran los soportes clínicos (historia clínica, exámenes e informes) para la comparación y comprobación de los resultados de dispositivo. Y en la anterior figura 34, dos fotos de la implementación y medición de dos personas.

5.2. Análisis de resultados

De acuerdo a las pruebas realizadas se tiene los siguientes resultados de la tabla 6, de las personas examinadas con el dispositivo, estos resultados son accesibles en el aplicativo web en la dirección medcioneselc.000webhostapp.com, en la pestaña Inicio se puede digitar el número de identificación, ya sea Cedula de Ciudadanía o Tarjeta de Identidad, después de ello se puede realizar la consulta de las mediciones realizadas para cada persona.

Tabla 6. Datos Recolectados con el dispositivo.

Persona FC FT FL FS IC IL AE

Sebastián García 50 0 45 34 64 28 16.37 Jonh Roldan 23 0 48 31 51 33 2.62 María Gama 32 10 50 0 41 50 5.60 María Ramírez 30 0 53 47 65 30 4.41 Martha Franco 67 49 43 0 55 43 6.98 Alfonso Chávez 21 0 31 15 34 23 4.1 Yeimer Serrano 38 0 40 25 51 27 3.52 Luis Serrano 19 0 30 9 29 26 9.19 Jonh Serrano 62 41 34 0 48 34 3.11 Luz Navarro 78 0 38 18 67 29 1.78 Daniel Roa 38 0 45 15 49 37 5.02 Sebastián Guerrero 30 6 25 0 28 25 3.62 David Hernández 34 0 30 19 41 20 3.09 Natalia Sánchez 47 12 20 0 33 20 46.97

42

Tabla 7. Diagnóstico de acuerdo a los rangos de valores.

Persona IC Diagnostico IL Diagnostico Grado de escoliosis

Sebastián García Cifosis Normal 16.37

Jonh Roldan Normal Normal 2.62

María Gama Normal Hiperlordosis 5.60

María Ramírez Cifosis Normal 4.41

Martha Franco Normal Hiperlordosis 6.98

Alfonso Chávez Normal Normal 4.1

Yeimer Serrano Normal Normal 3.52

Luis Serrano Dorso Plano Normal 9.19

Jonh Serrano Normal Normal 3.11

Luz Navarro Cifosis Normal 1.78

Daniel Roa Normal Normal 5.02

Sebastián Guerrero Normal Normal 3.62

David Hernández Normal Normal 3.09

Natalia Sánchez Normal Rectificación Lumbar 46.97

De acuerdo con los soportes entregados de historias clínicas de los pacientes (anexo 2 del documento), se realiza la comparación del diagnóstico especializado y del diagnóstico con el dispositivo, con ello se determina un máximo error del 25.92% por parte del dispositivo en cuanto al diagnóstico del ángulo de la escoliosis, los detalles en la tabla 8 a continuación.

Tabla 8. Comparación de resultados del ángulo de escoliosis.

Persona Diagnostico

especializado

Diagnostico con el

dispositivo Error

Sebastián García 13 16.37 25.92%

María Gama 11 9.13 23.37%

Marta Franco 8 6.98 12%

Natalia Sánchez 40 46.97 17.4%

Alfonso Chávez 5 4.1 18%

43

Tabla 9. Comparación de resultados de los Índices Lordoticos y Cifoticos.

Persona

Diagnostico especializado

Diagnostico con el

dispositivo Error

IC IL IC IL IC IL

Sebastián García Si -- Si -- Igual --

María Gama 33 44 41 50 24.24% 13.63%

Marta Franco 45 37 55 43 22.22% 16.21%

Natalia Sánchez 40 32 46 30 15% 6.25%

Alfonzo Chávez Normal Normal 34 23 Igual Igual

Por último, en la tabla 10 los resultados de la repetitividad del dispositivo, en las ultimas filas de la tabla el respectivo promedio y la desviación estándar correspondiente a cada uno de los parámetros medidos, estos datos fueron obtenidos de una sola persona a lo largo de 6 días de diagnóstico, repitiendo el proceso bajo las mismas condiciones (descalzo y sin ropa en el tronco) y la misma persona tomándolos.

Tabla 10. Cálculos de repetitividad del dispositivo.

F. Cervical

F. Torácica

F.

Lumbar F. Sacra IC IL AE

54 0 40 23 58 28 0,78

47 0 47 33 63 30 2,2

67 0 43 14 62 36 4,04

55 0 49 22 63 38 0,87

53 0 54 6 56 51 2,4

60 0 51 17 64 42 1,65

62 0 38 17 58 29 2,09

55 0 47 19 60 37 2,87

64 0 38 18 60 29 1,98

56 0 47 23 63 35 1,06

52 0 45 11 54 39 2,15

60 0 49 18 63 40 2,65

56 0 50 17 61 41 1,74

52 0 42 13 53 35 1,39

61 0 41 15 58 33 2,51

56 0 43 17 58 34 1,69

63 0 40 18 60 31 2,39

56 0 46 19 60 36 2,66

44

56 0 50 21 63 39 1,87

53 0 42 15 55 34 2,38

55 0 52 19 63 42 2,65

59 0 48 19 63 38 2,31

𝒙

̅ 57,130434₇₈ 0 45,347826₀₉ 17,913043₄₈ 59,913043₄₈ 36,043478₂₆ 2,1060869₅₇

𝝈 4,6739544

07 0

4,6378746 67

5,0444663 06

3,2038761 11

5,3212973 54

0,7122355 28

45

5.3. Conclusiones

Se desarrolló un dispositivo que permite el diagnóstico de desviaciones de la columna vertebral, ajustado, calibrado y validado por un especialista fisioterapeuta. Durante la implementación se tuvo diferentes personas en cuanto a edad y género, el error del módulo de diagnóstico del ángulo de la escoliosis es de 25.92% y para el diagnóstico de índices de cifosis y lordosis se tiene un error máximo del 24.24% y 16.21% respectivamente, se resalta que como el método el dispositivo presenta subjetividad en cuanto al desarrollo de mediciones y depende de la persona especialista que se encuentre realizando las mediciones.

Para el tratamiento y acondicionamiento de las señales se implementó un filtro para mejorar la respuesta de la medición, se optó por implementar el filtro complementario debido al procesamiento del microcontrolador. Otro factor importante en la toma de mediciones es el uso de la ropa, para las correctas mediciones es necesario el uso de ropa muy ajustada o estar sin ella para la ubicación de los puntos vertebrales y así garantizar la ejecución de la medición en la persona.

La interfaz web al ser desarrollada en HTML y PHP permite por un lado el objetivo del acceso remoto, control y consulta de los datos debido al alojamiento de esta en un host, adicional a ello también se enfocó en que fuera multiplataforma adaptándose al tamaño de la ventana del dispositivo en el cual se esté accediendo (celulares móviles, tablet, Pc de escritorios y portátiles).

Para que el dispositivo ejecute el envío de datos al aplicativo web y el correcto almacenamiento en la base de datos de MySQL se debe contar con una conexión de subida de datos a internet de 2Mbps si se realizara a través de un Modem. Para el caso de un celular como punto de acceso se debe contar con cobertura 4G, ya que, si no se cumple esto, él envió de datos se ve afectado en cuanto a la actualización y refresco de los datos por la alta latencia.

5.4. Trabajo Futuro

Para el trabajo futuro se plantea realizar un análisis de datos, aplicando técnicas de Big Data con el fin de identificar patrones, relaciones o información relevante de las mediciones realizadas o con técnicas de predicción matemática para predecir alguna condición a futuro sobre las desviaciones e índices identificados.

46

47

6. Bibliografía

[1] Enrique Osorio Fonseca-Andres Rubiano-Juan Carlos Diez Palma, “XXVI Simposio Internacional de Neurocirugía Simposio Internacional de Cirugía de Columna y Neurooncología IX Encuentro de Neurocirujanos en Formación,” Com. Científico Rev. Neurociencias en Colomb., pp. 185–302, 2016.

[2] L. I. Álvarez García de Quesada and A. Núñez Giralda, “Escoliosis idiopática ,” Pediatría Atención Primaria , vol. 13. scieloes , pp. 135–146, 2011.

[3] J. Muñoz, Atlas de mediciones radiográficas en ortopedia y traumatología, 2nd ed. 2011.

[4] P. F. Miguel, “Aplicación para la detección de desviaciones de la columna vertebral,” 2017.

[5] L. Abril López, A. Gisbert Calbo, and A. Pérez Davia, Patología y Enfoque Terapéutico del Aparato Locomotor, 2o _{Grado d. 2018.}

[6] Redacción el Tiempo, “Exceso de radiografías y TAC pueden perjudicar la salud de las personas, sobre todo de los niños,” 28 de junio, 2008. [Online]. Available: https://www.eltiempo.com/archivo/documento/CMS-4353122.

[7] SCCOT, “Columna,” 2017. [Online]. Available:

http://www.sccot.org.co/index.php/2013-09-16-49-22/columna. [Accessed: 20-Jan-2019].

[8] F. Santonja and A. Pastor, “Cifosis y lordosis,” Cifosis Y Lordosis., pp. 1049–1061, 2003.

[9] J. Y. Jung et al., “Evaluation of sitting balance in adolescent idiopathic scoliosis patients with pelvic rotation using balance board system with accelerometer,” 2014 Int. Conf. IT Converg. Secur. ICITCS 2014, pp. 3–6, 2014.

[10] S. H. Jeong, S. W. Shin, J. Y. An, and S. T. Chung, “3D modeling of musculoskeletal Cobb’s angles,” Proc. 2013 6th Int. Conf. Biomed. Eng. Informatics, BMEI 2013, no. Bmei, pp. 393–397, 2013.

[11] S. Tanee and D. Thanapatay, “Scoliosis screening using depth camera,” 2017 Int. Electr. Eng. Congr. iEECON 2017, no. March, pp. 8–10, 2017.

[12] L. Seoud, M. M. Adankon, H. Labelle, J. Dansereau, and F. Cheriet, “Prediction of scoliosis curve type based on the analysis of trunk surface topography,” 2010 7th IEEE Int. Symp. Biomed. Imaging From Nano to Macro, ISBI 2010 - Proc., vol. 2, no. 1, pp. 408–411, 2010.

[13] Y. P. Zheng et al., “A reliability and validity study for Scolioscan: A radiation-free scoliosis assessment system using 3D ultrasound imaging,” Scoliosis Spinal Disord., vol. 11, no. 1, pp. 1–15, 2016.

[14] M. Chen, B. Huang, and Y. Xu, “Postural kyphosis detection using intelligent shoes,” Proc. - IEEE Int. Conf. Robot. Autom., pp. 2954–2958, 2008.

[15] B. Samuvel, V. Thomas, M. G. Mini, and J. Renjith Kumar, “A mask based segmentation algorithm for automatic measurement of Cobb angle from scoliosis x-ray image,” Proc. - 2012 Int. Conf. Adv. Comput. Commun. ICACC 2012, pp. 110– 113, 2012.

48

electromagnetic posture monitoring system [for scoliosis treatment],” Cycle, pp. 619–623, 2002.

[17] O. Dehzangi, M. Mohammadi, and Y. Li, “Smart brace for monitoring patients with scoliosis using a multimodal sensor board solution,” 2016 IEEE Healthc. Innov. Point-of-Care Technol. Conf. HI-POCT 2016, no. 313, pp. 66–69, 2016.

[18] J. C. Rodriguez, O. Y. Sergiyenko, V. V Tyrsa, L. C. Basaca, and J. I. N. Hipólito, “Continuous monitoring of rehabilitation in patients with scoliosis using automatic laser scanning [Monitoreo continuo de rehabilitación en pacientes con escoliosis utilizando barrido Laser automático],” Pan Am. Heal. Care Exch. PAHCE 2011 - Conf. Work. Exhib. Coop. / Linkages An Indep. Forum Patient Care Technol. Support, pp. 410–414, 2011.

[19] D. Archibald, K. Vemula, M. Anburajan, and V. P. R. Siva Kumar, “Portable biofeedback device for rehabilitating children with scoliosis between ages of 3-10 years and their posture correction,” ICECT 2011 - 2011 3rd Int. Conf. Electron. Comput. Technol., vol. 3, pp. 234–238, 2011.

[20] E. Chalmers, E. Lou, D. Hill, V. H. Zhao, and M. S. Wong, “Development of a pressure control system for brace treatment of scoliosis,” IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Eng., vol. 20, no. 4, pp. 557–563, 2012.

[21] S. Bansode, T. Shinde, M. Nimmagadda, S. Garapati, and I. Abdel-Qader, “Design and implementation of regulated-pressure brace with on-board control and monitoring abilities for the treatment of scoliosis,” Proc. 2017 2nd IEEE Int. Conf. Electr. Comput. Commun. Technol. ICECCT 2017, pp. 0–4, 2017.

[22] A. D. H. Rouvière, ANATOMÍA HUMANA Descriptiva, topográfica y funcional., ELSEVIER. Masson, Paris: Abril 2005, 2013.

[23] J. Díaz, C. Schroter, and R. Schulz, “Actualización de la evaluación radiológica de la escoliosis,” Rev. Chil. Radiol., vol. 15, no. 3, pp. 141–151, 2009.

[24] J. A. Herring, M. O. Tachdjian, and Texas Scottish Rite Hospital for Children,

Tachdjian’s pediatric orthopaedics : from the Texas Scottish Rite Hospital for

Children. 2015.

[25] C. Concepts, “Sway back posture –a leading poor posture type causing back pain,” 2018. [Online]. Available: https://www.coreconcepts.com.sg/article/sway-back-posture/.

[26] Back.com, “Scoliosis and spinal curvatures,” 2017. [Online]. Available: http://www.back.com/back-pain/conditions/scoliosis/index.htm.

[27] The Nemours Foundation, “Cifosis,” 2019. [Online]. Available: https://kidshealth.org/es/teens/kyphosis-esp.html.

[28] University of Maryland Medical Center (UMMC), “Adult Kyphosis,” 2003. [Online]. Available: https://www.umms.org/ummc/health-services/orthopedics/services/spine/patient-guides/adult-kyphosis.

[29] “¿Qué es la lordosis?,” 2019. [Online]. Available: https://correctordepostura.com/que-es-la-lordosis/.

[30] J. M. A. E. Enriquez, M. Sabaté, “Actitud Diagnóstico-Terapéutica,” BSCP Can Ped, vol. 25, no. 3, pp. 1–11, 2001.

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7. Anexos

Visualización 3D de la PCB’s Diseñadas

PCB para el NodeMCU 8266

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