Sensores inerciais e protocolo ZigBee no desenvolvimento de tecnologia assistiva para reabilitação motora dos membros superiores humanos

Abstract

O presente trabalho tem como objetivo mostrar o desenvolvimento de uma ferramenta de baixo custo e fácil utilização que pode ser utilizada para assistir exercícios de reabilitação motora. Pacientes que sofreram alguma lesão ou mesmo um AVC, normalmente precisam realizar um longo tratamento para readquirirem por completo as suas habilidades motoras. Fazem parte desse tratamento, exercícios envolvendo movimentos bastante complexos e difíceis de serem reproduzidos sem o auxílio de um profissional, como por exemplo, o movimento chamado de diagonal funcional de Kabot, de interesse desse trabalho. Contudo, manter um profissional especializado auxiliando o paciente durante todo o tratamento pode se tornar muito caro, e muitas vezes incômodo para o paciente, devido à necessidade de se deslocar até o ambiente hospitalar. A necessidade de uma ferramenta assistiva para esses exercícios então se faz presente. Portanto, foi desenvolvida uma ferramenta robusta, de baixo custo e de código aberto, baseada em sensores inerciais. Esta ferramenta é capaz de caracterizar o movimento realizado pelo paciente e compará-lo com um movimento pré-definido e, então, verificar a correta execução ou não do movimento Através dessa ferramenta, o movimento do usuário é capturado, armazenado em um banco de dados e comparado com um movimento padrão previamente definido. Isso permite que o movimento do usuário seja analisado posteriormente por um profissional. Além disso, um modelo virtual animado pelo software Blender representa o movimento realizado pelo usuário tornando a interface bastante amigável. O erro estático médio de medida do sistema é de 0,97º, o que representa um número baixo para um sistema de baixo custo e para a aplicação desejada.

The following paper has as goal to show the development of a low-cost and easy usage tool that can be used to assist motor rehabilitation exercises. Patients who have suffered an injury or even a stroke, usually need to perform a long treatment to completely regain their motor skills. Exercises involving quite complex and difficult movement to be reproduced without the assistance of a professional are part of this treatement, such as, for example, the movement called Kabot’s functional diagonal. However, maintaining a specialist assisting the patient throughout the treatment can become very expensive, and often uncomfortable for the patient, due to the need to displacement to a hospital setting. The need for an assistive tool for those exercices is present. Therefore, a robust, low cost and open source based on inertial sensors tool was developed. This tool is able to characterize the movement performed by the patient and compare it with a standard motion, and then verify the correct execution of the movement or not. Through this tool, the user’s movement is captured, stored in a database and compared with a standard motion. This allows the user’s movement to be analyzed by a professional later. In addition, a virtual model is animated by the software Blender, representing the movement performed by the user, making the interface very user friendly. The average static error of measurement is 0,97º, which is quite satisfactory for a low-cost system and for the desired application.