Una aplicación para ayudar al diagnóstico de lesiones del ligamento cruzado anterior de la rodilla
Cardiovascular Scale y otros dispositivos de monitorización cardiovascular
febrero 24, 2022
Una APP para ayudar en el diagnóstico diferencial de pacientes con la enfermedad de Parkinson y con temblor esencial
febrero 15, 2022El Laboratorio de Aplicaciones Multimedia (LAM UPC) ha desarrollado una aplicación que mide la traslación antero-posterior de la tibia respecto al fémur para ayudar al diagnóstico de lesiones del ligamento cruzado anterior de la rodilla.
El proceso consiste en dos fases, primero el cirujano graba un vídeo de 5-8 segundos con su móvil mientras realiza los tests estándares Lachman y Pivot-Shift en la zona lesionada, encima de la que se han colocado tres adhesivos circulares. Una vez cargado el vídeo en la aplicación, esta calcula la traslación entre la tibia y el fémur a través de técnicas de tratamiento de la imagen (librería OpenCV), y en unos 10 segundos es capaz de dar un resultado para ayudar al médico a emitir un diagnóstico de manera objetiva. Una breve descripción se puede ver en este vídeo.
La aplicación se encuentra disponible abierta en Android para Google Play en este enlace. Se ha desarrollado conjuntamente con la ICATME (Instituto Catalán de Traumatología y Medicina del Deporte) del Hospital Universitario Dexeus y del Hospital del Mar de Barcelona. Se ha realizado una prueba de viabilidad en una muestra de siete personas lesionadas y se han publicado los resultados en una revista científica.
Más allá del análisis del movimiento de la persona lesionada, se está trabajando en el proyecto de desarrollar una aplicación que pueda predecir el rango de movimiento después de una operación de rodilla, mediante técnicas de optimización y modelización biomecánica. En el marco de este proyecto se obtuvo financiación del Ministerio de Ciencia e Innovación en la convocatoria "Europa Investigación 2020".
Sector
¿Quieres saber más?
Proyectos Relacionados
- El centro de investigación Intelligent Data Science and Artificial Intelligence (IDEAI) forma parte del proyecto AI4HealthyAging, que desarrollará soluciones inteligentes para la detección precoz de enfermedades neurológicas, motoras y degenerativas derivadas del envejecimiento.
- El proyecto Hospitales 4.0 – Machine learning para una gestión más efectiva, en el que participa el Grupo MCIA de la Universitat Politècnica de Catalunya, tiene como principal objetivo la construcción de un digital twin que permitirá un sistema de gestión de equipos predictivo y correctivo.
- El proyecto Fotónica biomédica y machine learning para el diagnóstico y tratamiento de disfunciones oculares, deterioro cognitivo y enfermedades hematológicas (BIOPHOCH), liderado por el Centro de Desarrollo de Sensores, Instrumentación y Sistemas (CD6), tiene como objetivo desarrollar nuevas herramientas y metodologías para el análisis de imágenes y el procesamiento de datos en el ámbito de la salud a través de las tecnologías fotónicas.
- El grupo de investigación de Instrumentación, Sensores e Interfaces (ISI) está especializado en el desarrollo de instrumentación electrónica para la caracterización del sistema cardiovascular de una persona en pocos segundos. La motivación es clara: las enfermedades cardiovasculares causan alrededor de tres de cada diez muertos en el mundo, lo que supone más de 17 millones de decesos anuales, según las estadísticas publicadas por la Organización Mundial de la Salud.
