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Tesi etd-01272018-115345


Thesis type
Tesi di laurea magistrale
Author
COLISTRA, MARIA GRAZIA
email address
mariagraziacolistra@gmail.com
URN
etd-01272018-115345
Title
Analisi muscoloscheletrica di un paziente neurologico durante la camminata
Struttura
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA BIOMEDICA
Commissione
relatore Ing. Di Puccio, Francesca
Parole chiave
  • motion capture
  • Gait analysis
  • Sclerosi multupla
  • OpenSim
  • Analisi muscoloscheletrica
Data inizio appello
16/02/2018;
Consultabilità
completa
Riassunto analitico
Il presente lavoro di tesi è stato svolto nell’ambito di una collaborazione tra il Dipartimento di Ingegneria Civile e Industriale e il Laboratorio di Neuro-riabilitazione dell’Ospedale Cisanello. L’obiettivo della collaborazione è abbinare alla analisi cinematica della camminata in pazienti con disturbi neurologici, normalmente fatta nel laboratorio, una più approfondita indagine muscoloscheletrica. <br>Si propone pertanto uno studio con il quale si cercherà di applicare un modello muscolo-scheletrico definito nel software multi-body OpenSim 3.3; nel caso specifico, con tale simulazione si vuole riprodurre e analizzare la camminata di un paziente affetto da sclerosi multipla. <br>In particolare tale studio è il proseguimento di un lavoro precedente che ha visto la raccolta dati in laboratorio e l’implementazione di un modello scalato con dimensioni personalizzate e coincidenti con quelle del paziente preso in esame. La particolarità consiste nell’analisi e nel miglioramento della dinamica inversa, cinematica inversa nonché nella riduzione degli errori residui che permettano di avere un modello virtuale il più simile possibile con quello reale e nella valutazione delle attivazioni e delle forze muscolari. Verrà effettuata una prima fase di scalatura durante le quale sarà possibile riportare il modello utilizzato nel software alle dimensioni del paziente sotto esame, seguirà una fase che risolverà il problema di cinematica inversa calcolando così gli angoli ai giunti, successivamente si effettuerà la dinamica inversa, seguita a sua volta dall&#39;esecuzione di un algoritmo (RRA) che avrà lo scopo di ridurre le differenze inevitabilmente esistenti tra il modello reale e quello virtuale ed infine, con l&#39;utilizzo dello Static Optimization (SO) e del Computed Muscle Control (CMC), sarà effettuato il calcolo delle attivazioni e forze muscolari, argomento non del tutto chiaro dal punto di vista medico e per questo molto interessante.I dati ottenuti, confrontati con i dati clinici, stabiliranno se il modello utilizzato e quindi il software adottato, è un buono strumento di simulazione e se, quindi, possa essere adottato sia in ambito di ricerca che in ambito clinico come valido ausilio in campo riabilitativo e di valutazione funzionale.
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