Inicio >> Personal >> Presentación >> Trabajos en curso >> Ver trabajo
           --
Presentación Docencia Horario Agenda Trabajos dirigidos Trabajos en curso Investigación Formación Permanente

Ver trabajo

Trabajo

Monitoreo de la marcha en personas mayores mediante sensores para la detección de trastornos de movilidad
Tutores: Luís Augusto Silva Zendron

Fecha de propuesta: 12/09/2024 (Aceptada)

Descripción:
El objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema que permita el monitoreo y análisis de la marcha en personas mayores utilizando sensores portátiles, con el fin de detectar trastornos de movilidad de manera temprana. A medida que la población envejece, aumenta la prevalencia de enfermedades que afectan la movilidad, como el Parkinson, la artritis y otras afecciones neuromusculares. La detección oportuna de estos trastornos es crucial para implementar intervenciones que mejoren la calidad de vida y reduzcan el riesgo de caídas y lesiones. El sistema propuesto utilizará dispositivos wearables equipados con sensores como acelerómetros y giroscopios para recopilar datos sobre los patrones de marcha. Mediante técnicas de procesamiento de señales y algoritmos de aprendizaje automático, se analizarán estos datos para identificar anomalías o cambios significativos en la movilidad del usuario.

Objetivos funcionales:
- Desarrollar un sistema que recopile datos de marcha utilizando sensores portátiles en dispositivos wearables. - Implementar algoritmos de procesamiento de señales para extraer características relevantes de los datos de movimiento. - Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar y clasificar posibles trastornos de movilidad. - Validar el sistema mediante pruebas con participantes del grupo objetivo para evaluar su precisión y eficacia. - Diseñar una interfaz de usuario intuitiva que permita visualizar los resultados y alertas de manera clara.

Entornos de desarrollo y explotación:
Python para desarrollo de algoritmos y procesamiento de datos; Java o Kotlin para aplicaciones Android; Swift para iOS. TensorFlow, PyTorch; Flutter o React Native para desarrollo de aplicaciones móviles multiplataforma.

---
Identificarse Accesibilidad
Idioma inglés
Advertencia sobre la información contenida en esta aplicación Web
© 2024 Departamento de Informática y Automática - Universidad de Salamanca
Webmaster: Correo electrónico
Versión Móvil
[Contenido semántico de esta página]
Member of Informatics Europe Acerca de