Medición automática de variables antropométricas para la evaluación de la respiración usando visión artificial

Resumen La evaluación fonoaudiológica de la respiración es una herramienta indispensable para el profesional de la salud ya que permite conocer qué dificultades tiene la persona al respirar. Este protocolo en la actualidad se realiza de manera manual con ayuda de pocos marcadores, los cuales no permiten caracterizar la postura corporal, relacionada con distancias, ángulos y posiciones de manera general y segura. Este artículo presenta una novedosa alternativa en el desarrollo de un sistema para mediciones automáticas de variables antropométricas, que intervienen en la evaluación fonoaudiológica de la respiración, usando visión artificial. Se tomaron variables en los 4 planos: frontal, posterior, sagital izquierdo y sagital derecho; igualmente, se incluyeron 32 marcadores para obtener 35 variables antropométricas. El principio de funcionamiento del algoritmo automático para el reconocimiento de variables antropométricas, se probó con dos pacientes, logrando un porcentaje de error general del sistema de 2,81%. Es importante resaltar que este desarrollo permitirá al especialista apoyarse en una herramienta digital para lograr medidas más precisas, mejorando la exactitud y la precisión en el diagnóstico. Abstract The speech-language evaluation of breathing is a tool important for the health professional because it allows to know the difficulties of people when breathing. This protocol is used manually with the help of a few markers, and not allows characterization of body posture, measuring to distances, angles and positions. This article presents a novel alternative in the development of a system for automatic measurements of anthropometric variables, which intervene in the phonoaudiological assessment of respiration, using artificial vision. Variables were taken on the 4 planes: frontal, posterior, left sagittal and right sagittal; Also, 32 markers were included to obtain 35 anthropometric variables. The operating principle of the automatic algorithm for the recognition of anthropometric variables was tested with two patients, achieving an overall system error rate of 2.81%. It is important to emphasize that this development will allow the specialist to rely on a digital tool to achieve more precise measurements, improving accuracy in measurements and diagnosis.