La telerehabilitació és un tipus de telemedicina que, gràcies als avenços tecnològics i digitals dels últims anys, ha conseguit desenvolupar-se i ésser, cada cop més, una realitat que apropa la rehabilitació a l’abast de tothom. Aquest projecte està enfocat a l’anàlisi de la precisió a nivell cinemàtic, dinàmic i de potència de les dades obtingudes amb una sistema de captura de moviment conegut com càmera de profunditat. La càmera de profunditat és un sistema de baix cost s’està utilitzant actualment per a desenvolupar un sistema de telerehabilitació basat en una aplicació de realitat virtual, anomenada Muvity. Aquest sistema de telerehabilitació ajuda a recuperar la mobilitat a aquelles persones que han patit un inctus i fa ús de la càmera de profunditat per tal de capturar els moviments del pacient a nivell articular. Per tal de poder determinar la precisió de la càmera de profunditat, s’ha realitzat una comparació de les dades obtingudes amb aquesta càmera respecte el sistema de captura de moviment de referència, que són les càmeres òptiques. Les càmeres òptiques, a diferència de les càmeres de profunditat, constitueixen un sistema d’alt cost amb una infraestructura molt més complexa que la fan menys accessible per al públic. Es vol comprovar, per tant, que el sistema de baix cost és suficientment precís com per poder ser utilitzat en aquest sistema de telerehabilitació. Les dades han estat processades mitjançant dos software, OpenSim i Matlab. Per tal de poder quantificar la comparació entre els dos sistemes, s’ha obtingut el coeficient de correlació i l’arrel de l’error quadràtic mig (RMSE). Els resultats indiquen que la càmera de profunditat té bona precisió per capturar moviments articulars de flexió mentre que presenta moltes dificultats que la fan inapte per a capturar moviments de rotació interna

La telerehabilitación es un tipo de telemedicina que, gracias a los avances tecnológicos y digitales de los últimos años, ha conseguido desarrollarse y convertirse, cada vez más, en una realidad que acerca la rehabilitación al alcance de todos. Este proyecto está enfocado en el análisis de la precisión a nivel cinemático, dinámico y de potencia de los datos obtenidos a través de un sistema de captura de movimiento conocido como cámara de profundidad. La cámara de profundidad es un sistema de bajo coste que está siendo utilizado en la actualidad para el desarrollo de un sistema de telerehabilitación basado en una aplicación de realidad virtual, llamada Muvity. Dicho sistema de telerehabilitación ayuda a recuperar la movilidad a aquellas personas que han padecido un ictus y hace uso de la cámara de profundidad para capturar los movimientos del paciente a nivel articular. Para poder determinar la precisión de la cámara de profundidad, se ha realizado una comparación de los datos obtenidos con esta cámara con respecto el sistema de captura de movimiento de referencia, que son las cámaras ópticas. Las cámaras ópticas, a diferencia de las cámaras de profundidad, constituyen un sistema de alto coste con una infraestructura mucho más compleja que la hacen menos accesible al público. Se quiere comprobar, por lo tanto, que el sistema de bajo coste es lo suficientemente preciso como para ser usado en el sistema de telerehabilitación. Los datos obtenidos a través de las dos cámaras han sido procesados a través de dos software, OpenSim y Matlab. Para poder cuantificar dicha comparación, se ha obtenido el coeficiente de correlación y la raíz del error cuadrático medio (RMSE). Los resultados indican que la cámara de profundidad posee una buena precisión para capturar movimientos articulares de flexión mientras que presenta muchas dificultades que la inhabilitan para capturar movimientos de rotación interna.

Telerehabilitation is a type of telemedicine that, due to recent technological and digital advances, has managed to develop and increasingly become a reality among our society. Telerehabilitation enables to perform rehabilitation practices from home, which prevents disabled people from any displacement and makes the treatment more affordable for everyone. This project is focused on the analysis of the precision at a kinematic, dynamic and power level of the data obtained through a motion capture system known as depth camera. The depth camera is a low-cost system that is currently being used for the development of a telerehabilitation application based on virtual reality, named Muvity. This telerehabilitation system helps post-stroke patients to recover their physical mobility and makes use of the depth camera to capture the patient's movements at a joint level. In order to determine the precision of the depth camera, a comparison of the data obtained with this camera has been made with respect to the gold standard capture system, which is the optical camera. Optical cameras, unlike depth cameras, are a high-cost system with a much more complex infrastructure that makes them less user-friendly and accessible to the public. Therefore, the idea behind this project is to verify whether the low-cost motion capture system is accurate enough to be used in the telerehabilitation system. The data obtained through the two cameras have been processed through two software, OpenSim and Matlab. In order to quantify this comparison, the correlation coefficient and the root mean square error (RMSE) have been obtained. The results indicate that the depth camera presents good precision to capture joint flexion movements, but has a lot of difficulties to capture internal rotation movements properly.