Desarrollado en el MIT permite a los médicos ver la estructura interna del cuerpo durante la rehabilitación física y consiste en un traje de seguimiento que mide la actividad de los cuádriceps, el sartorio, los isquiotibiales y los abductores.
Se utiliza realidad virtual para capturar los datos de movimiento en 3D.
Cuando está en este mundo virtual, el avatar del paciente actúa junto a un fisioterapeuta bajo dos condiciones.
En el primero, solo los datos de seguimiento de movimiento se superponen a su avatar de paciente.
La segunda situación hace que el paciente use correas de detección de EIT para obtener toda la información del movimiento y la participación muscular.
Cuando se combinan, estas dos condiciones permiten visualizar tanto la participación muscular como los datos de movimiento durante estos ejercicios sin supervisión en lugar de solo el movimiento, lo que mejora la precisión general de los ejercicios en un 15 por ciento.
“Queríamos que nuestro escenario de detección no se limitara a un entorno clínico, para permitir mejor la rehabilitación no supervisada basada en datos para atletas en recuperación de lesiones, pacientes actualmente en fisioterapia o aquellos con dolencias físicas limitantes, para finalmente ver si podemos ayudar con no solo la recuperación, sino quizás la prevención.
Al medir activamente la participación muscular profunda, podemos observar si los datos son anormales en comparación con la línea de base de un paciente, para proporcionar información sobre la trayectoria muscular potencial“, dijo Junyi Zhu, estudiante de doctorado en ingeniería eléctrica y tecnología del MIT en Ciencias de la Computación.
Fuente: Techeblog
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