Motion capture base rehabilitation system for low-back pain treatment

The Lumbago or commonly called "low back pain" is a frequent cause of morbidity and disability work, only surpassed by headache (headache) in the range of painful disorders affecting modern society, and the treatment is based on medication (painkillers) to relieve the symptoms of pain and recommending therapeutic exercise. However, when these exercises are performed and no longer perceived pain, the patient drops the treatment, and in many cases, having its range of movement fully reestablished. To mitigate this index abandoned therapies motivators several techniques have been employed, such as the use of digital games and entertainment interfaces. However, these approaches only emerge the playful part of treatment showing no concrete data on the occupational or even exercise performance and its efficiency in treatment. Therefore, this work describes a rehabilitation system based on motion capture techniques for the treatment of a type of low back pain, mechanical low back pain. This thesis presents techniques use motion capture environments applied to motor rehabilitation with some devices such as electrogoniometer, extensometer, accelerometer and other common interaction devices such as webcams, video game console (Nintendo WiiTM) and motion sensor MS-KinectTM. The motivation of the work is based on the fact that motion capture systems for video devices tend to be more economically viable, however the systems capture current video showed the following limitations: the overlap and occlusion of the markers, the disparity optical cameras the field of view and their geometric constraints. Therefore, this work presents an alternative proposal capture by multiple cameras in conjunction with the analysis of the intrinsic parameters of the cameras involved in the process to mitigate these limitations. For the analysis of motion captured was prototyped a system that meets the specifications on the biotype of the patient and an adapted questionnaire about their inability to move that, from these, form a set of information that supports the decision about treatment with exercise suggestions . In order to validate the information in the system as well as your business rules, an evaluation has made with a group of five therapists, and presented an analysis of the interface has performed by 20 patients. Those patients were surveyed volunteers. Through this analysis was possible to identify the potential of the prototype, as well as highlight the strategies for implementing even small physiotherapy clinics. Especially those that have no spaces or volume of investment in infrastructure for systems acquisition motion capture large - very important for analysis and recommendation of new exercises during a rehabilitative therapy.Doutor em CiênciasA Lombalgia ou comumente chamada de dor lombar constitui uma causa frequente de morbidade e incapacidade física de trabalho, sendo sobrepujada apenas pela dor de cabeça (cefaleia) na escala dos distúrbios dolorosos que afetam a sociedade moderna. O seu tratamento é baseado em medicação (analgésicos) para aliviar os sintomas de dor e a recomendação de exercícios terapêuticos. Todavia, quando estes exercícios são realizados e a dor deixa de ser percebida, o paciente abandona o tratamento, e em muitos casos, não tem a sua amplitude de movimento totalmente reestabelecida. Para atenuar este índice de abando de terapias diversas técnicas motivadoras vem sendo empregadas, como o uso de jogos digitais e interfaces de entretenimento. Entretanto, estas abordagens apenas afloram a parte lúdica do tratamento, não apresentando dados concretos sobre a atuação do terapeuta ou mesmo a realização do exercício e sua eficiência no tratamento. Assim, este trabalho descreve um sistema de reabilitação baseado em técnicas de captura de movimentos para o tratamento de uma espécie de lombalgia, a Lombalgia Mecânica. Esta tese apresenta o uso de técnicas de captura de movimento em ambientes aplicados à reabilitação motora com alguns dispositivos como: eletrogoniômetro, extensômetro, acelerômetro e outros dispositivos de interação mais comuns como webcams, console de vídeo game (Nintendo Wii) e o sensor de movimento MS-KinectTM. A motivação do trabalho se baseia no fato de que sistemas de captura de movimento por dispositivos de vídeo tendem a ser economicamente mais viáveis. Todavia os sistemas de captura de vídeo atuais apresentam as seguintes limitações: sobreposição e oclusão de marcadores fiduciais, disparidade ótica das câmeras, campo de visão e suas restrições geométricas. Portanto, este trabalho apresenta uma proposta alternativa de captura de movimentos por meio de múltiplas câmeras, em conjunto com a análise dos parâmetros intrínsecos das mesmas a fim de atenuar estas limitações. Para a análise do movimento capturado foi desenvolvido um protótipo computacional que reúne as especificações sobre o biótipo do paciente. A fim de avaliar a eficácia do sistema proposto foi elaborado um questionário adaptado sobre a incapacidade de movimento dos pacientes. A partir destas premissas gerou-se um conjunto de informações que apoiam a decisão sobre o tratamento com sugestões de exercícios. Como forma de validar as informações presentes no sistema bem como suas regras de negócio, foi realizada uma avaliação com um grupo de 5 terapeutas, e apresentada uma análise da interface que foi realizada por pacientes. Foram avaliados 20 voluntários. Por meio desta análise, foi possível identificar as potencialidades do protótipo, bem como evidenciar as estratégias de aplicação do mesmo em pequenas clínicas fisioterápicas. Especialmente, aquelas que não possuem espaços ou volume de investimento na infraestrutura para aquisição de sistemas de captura de movimento de grande porte muito importante para análise e recomendação de novos exercícios durante uma terapia reabilitadora