Investigación Científica Aplicada
Desarrollo de Software para la Detección Automatizada y Cuantificación Vectorial del Valgo Dinámico de Rodilla
La cuantificación del valgo dinámico de rodilla (riesgo clave para la ruptura del LCA en atletas) se ve limitada en la clínica por la subjetividad visual ante la velocidad del impacto. Por ello, se propone desarrollar un sistema de visión artificial para la identificación y clasificación automática de este riesgo. Se analizaron videos frontales (60 fps) de la prueba Single Leg Drop Jump (caída desde 30 cm y salto monopodal máximo) mediante una red convolucional para aislar el fotograma de máximo colapso articular. Luego, MediaPipe BlazePose extrajo coordenadas 3D de cadera, rodilla y tobillo para calcular el ángulo de desviación (FPPA) vía geometría vectorial para clasificar el riesgo de lesión.
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La cuantificación del valgo dinámico de rodilla (riesgo clave para la ruptura del LCA en atletas) se ve limitada en la clínica por la subjetividad visual ante la velocidad del impacto. Por ello, se propone desarrollar un sistema de visión artificial para la identificación y clasificación automática de este riesgo. Se analizaron videos frontales (60 fps) de la prueba Single Leg Drop Jump (caída desde 30 cm y salto monopodal máximo) mediante una red convolucional para aislar el fotograma de máximo colapso articular. Luego, MediaPipe BlazePose extrajo coordenadas 3D de cadera, rodilla y tobillo para calcular el ángulo de desviación (FPPA) vía geometría vectorial para clasificar el riesgo de lesión.
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