Sistema de valoración antropométrica para estimar la masa de personas postradas en cama basado en visión por computador.
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Date
2021Author
Fayad Sierra, Jorge
Director / Asesor / Tutor
Peña Morales, David
Palabras claves
Antropometría
Decúbito supino
Exactitud
Error
Kinect
Precisión
Visión por computador
Metadata
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La estimación subjetiva de medidas antropométricas, como la estatura y la masa corporal a personas postradas en cama, suele tener inexactitudes en la valoración de tales magnitudes, lo que trae como consecuencia que en algunos casos halla errores en la formulación de fármacos o parametrización de ventiladores mecánicos; esto puede poner en riesgo la vida de los pacientes.
Por lo anterior, aprovechando las bondades de la visión por computador, se plantea el proyecto Sistema De Valoración Antropométrica Para Estimar La Masa De Personas Postradas En Cama Basado En Visión Por Computador, con la intención de hacer una primera versión de un instrumento que estime estatura, envergadura, altura a la rodilla, perímetros de brazo, pantorrilla, cintura; así como la masa corporal del paciente.
El sistema se desarrolló bajo un escenario controlado en términos de iluminación, un prototipo de estructura que sostiene un sensor Kinect V2 a una altura determinada, para capturar la imagen RGB y en profundidad de un paciente acostado y procesarlas, logrando estimar las medidas mencionadas en el párrafo anterior.
Abstract
The subjective estimation of anthropometric measures, such as height and body mass in bedridden people, tends to have inaccuracies in the assessment of such magnitudes, hence, in some cases there are errors in drug formulation or parameterization of mechanical ventilators; this can put patients' lives at risk.
Therefore, taking the benefits of computer vision, the project Anthropometric Estimation System for body Mass estimation to Bedridden People Based on Computer Vision is proposed, as an attempt to make a first version of an instrument that estimates stature, wingspan, height to the knee, arm, calf, waist perimeters; as well as the patient's body mass.
The system was developed under a controlled scenario in terms of lighting, using the prototype of a structure that supports a Kinect V2 sensor at a certain height, to capture the RGB and depth images of a lying patient and process them, managing to estimate all measurements mentioned in the previous paragraph.
Editorial
Universidad Pedagógica Nacional
Programa académico
Licenciatura en Electrónica