ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-05252015-215159


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
VANNUCCI, GIAN LUCA
URN
etd-05252015-215159
Titolo
Implementazione di una app Android che attraverso un sistema di scarpe sensorizzate presenti un real-time 3D model per il monitoraggio del centro di pressione, la camminata, la corsa e il salto e inoltre riconosca la tipologia di camminata tra normale e patologica
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA BIOMEDICA
Relatori
relatore Scilingo, Enzo Pasquale
controrelatore Tognetti, Alessandro
Parole chiave
  • Matlab
  • Java
  • C#
  • Android
  • Unity3D
Data inizio appello
12/06/2015
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
12/06/2085
Riassunto
La qualità di vita di una persona è sicuramente quantificabile attraverso vari parametri che ne determinano il suo stato di salute in varie circostanze. Uno fra questi è la capacità dell’utente di spostarsi e mantenere una posizione statica ed eretta nello spazio.
Grazie allo studio dell’analisi del movimento, un settore biomedico in forte sviluppo, è possibile studiare i principali sistemi che permettono al soggetto di interagire col mondo esterno, ovverosia il sistema muscolo-scheletrico, il sistema nervoso ed il sistema sensoriale. Col passare degli anni o in presenza di determinate patologie, il paziente può andare incontro ad un deterioramento di questi sistemi alterando in modo sensibile la qualità della sua vita e, soprattutto, aumentando i rischi di ulteriori problematiche, come ad esempio il rischio di caduta. Risulta importante quindi valutare e misurare in modo accurato eventuali parametri indicatori delle principali caratteristiche del movimento umano.
Questa tipologia di problemi viene solitamente affrontata grazie alla presenza di esperti e soprattutto di laboratori dotati di strumentazione adeguata, come ad esempio pedane dinamometriche caratterizzate da un array di sensori di pressione sull’intera superficie. Questi sistemi hanno un costo molto elevato e non possono essere utilizzati dal paziente nella vita quotidiana, risulta quindi importante favorire lo sviluppo di un sistema wearable non invasivo, in grado di monitorare l’attività del paziente costantemente, fornendo quindi una grande quantità di dati da poter elaborare.
Oggetto di questo studio è quello di valutare alcuni fra questi parametri al fine di discriminare varie tipologie di task che il paziente può eseguire, ad esempio una camminata o una corsa. Ciò è possibile grazie all’utilizzo di due scarpe sensorizzate (FootMoov) in grado di misurare accelerazioni e pressioni. Il dispositivo si interfaccia tramite HotSpot WiFi ad un’applicazione realizzata su sistema operativo Android, la quale è in grado di visualizzare i segnali, rappresentare i task eseguiti dal paziente grazie all’utilizzo di un Avatar realizzato con Unity 3D, e di acquisire i dati in opportuni file che possono essere analizzati in fase di post-processing.
Inizialmente si fornisce un background teorico sulla fisiologia e la meccanica della stabilizzazione della postura e la dinamica del movimento e si andranno a trattare, inoltre, alcune delle patologie del sistema motorio.
Successivamente verrà illustrato lo stato dell’arte, focalizzando l’attenzione sui sistemi indossabili esistenti (o in fase di sviluppo) e su sistemi software in grado di valutare le attività umane tramite un’opportuna analisi dei segnali. Si prosegue descrivendo, tramite schemi concettuali, il progetto oggetto di questo lavoro, illustrando i software e le metodologie adoperate per raggiungere gli scopi prefissati. Nella parte finale del lavoro viene spiegata la fase di acquisizione dei dati su vari soggetti e il modo in cui vengono elaborati ed interpretati, mettendo in risalto anche gli eventuali sviluppi futuri di questo progetto.
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