Christian Jesus Ojeda Baruja y Julián Jorge Giménez, son los nuevos ingenieros electrónicos que culminaron sus estudios de grado en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA). La última prueba superaron el pasado viernes 22 de septiembre con la exitosa defensa de su Trabajo Final de Grado (TFG), titulado «Sistema para rehabilitación motriz de los miembros inferiores a través de juegos interactivos utilizando un sensor de profundidad 3D».

Durante la historia de la humanidad, los miembros inferiores han cumplido un papel fundamental en la movilidad del ser humano para diversas funciones. Según datos recabados del Ministerio de Salud, la tendencia de las víctimas lesionadas en eventos de tránsito, presenta un aumento a partir de la aparición de motocicletas en el país, llegando a la cifra de 40.375 personas en el año 2013.

Con el desarrollo de este trabajo los ahora ingenieros pretenden brindar una herramienta informática que detecte movimientos corporales por medio de un sensor 3D y enfocarlos al reconocimiento de patrones relacionados con ejercicios de rehabilitación fisioterapéutica de los miembros inferiores, para posteriormente integrarlos con videojuegos y de esta manera ofrecer una alternativa económica, que permita al paciente realizar los ejercicios fisioterapéuticos de una manera más cómoda y al personal fisioterapeuta encargado, llevar un control de los avances de sus pacientes en los ejercicios indicados por el mismo.

Por medio del uso de software libre, técnicas de procesamiento electrónico de datos, y el sensor 3D, se logró la detección de gestos y posturas corporales. Además se implementó una página de resultados desde la cual se puede observar la evolución de los ejercicios realizados por el paciente.

Al concluir el trabajo, han logrado desarrollar un sistema de juegos interactivos que facilita el proceso de rehabilitación de personas con problemas de movimiento de los miembros inferiores por medio de la utilización del sensor de profundidad Kinect Xbox 360. Se interactúa con los juegos desarrollados por medio de movimientos, gestos y posiciones. Estos juegos utilizan como máximo 200 MB de memoria RAM y no cargan al procesador más del 37% de su tiempo en un procesador Intel Core i3 – 350M 2.26GHz/3M. Los algoritmos desarrollados permiten identificar y medir los movimientos de propiocepción, regeneración muscular en cadena cerrada y los saltos pliométricos bajo condiciones que deben ser establecidas en el entorno de implementación. La solución propuesta podría ser implementada con requerimientos mínimos en hospitales públicos.