Sviluppo e caratterizzazione di algoritmi di segmentazione per l'analisi del cammino in acqua con tecnica markerless

Recenti studi hanno evidenziato come il cammino in ambiente acquatico possa portare a notevoli benefici nell’ambito di un processo riabilitativo: il cammino in acqua è infatti oggi considerato una delle principali terapie per pazienti con disturbi nella deambulazione, oltre ad essere impiegato per migliorare il recupero a seguito di interventi ed infortuni. Una caratterizzazione biomeccanica del cammino umano in acqua permetterebbe tuttavia di giungere a una conoscenza più approfondita degli effetti di quest’attività sul processo riabilitativo, e dunque a una sua prescrizione più mirata come parte delle terapie. Nonostante il crescente interesse, uno dei motivi per cui ancora pochi studi sono stati condotti in questo senso risiede nell’inadeguatezza di molti dei tradizionali sistemi di Motion Capture rispetto all’impiego subacqueo. La nuova branca della Markerless Motion Capture potrebbe invece in questo senso rappresentare una soluzione. In particolare, ci si occuperà in questo lavoro di tesi della tecnica markerless basata sulla ricostruzione del visual hull per retroproiezione delle silhouette. Il processo iniziale che permette di ottenere le silhouette dai video delle acquisizioni è detto segmentazione, la quale è anche una fase particolarmente importante per ottenere una buona accuratezza finale nella ricostruzione della cinematica articolare. Si sono pertanto sviluppati e caratterizzati in questo lavoro di tesi sette algoritmi di segmentazione, nati specificamente nell’ottica dell’analisi del cammino in acqua con tecnica markerless. Si mostrerà inoltre come determinate caratteristiche degli algoritmi influenzino la qualità finale della segmentazione, e sarà infine presentato un ulteriore algoritmo di post-processing per il miglioramento della qualità delle immagini segmentate.

Progetto e sviluppo di un banco prova per articolazioni protesiche attive ad un grado di libertà basato su programmable automation controller e motion capture

L'elaborato descrive il lavoro svolto in cinque mesi presso il Centro Protesi INAIL di Budrio (BO), che ha portato allo sviluppo di un banco prova per testare articolazioni elettromeccaniche. I dispositivi target, in particolare, sono stati due gomiti mioelettrici: il primo di produzione interna INAIL e il secondo prodotto da Selex ES in collaborazione con il Centro Protesi stesso. Per il controllo del movimento e l'acquisizione dei segnali elettrici si è scelto il PAC CompactRIO (National Instruments), mentre per le acquisizioni cinematiche di angolo e velocità angolare si è sfruttata la stereofotogrammetria.

Ottimizzazione di un'unita di controllo per protesi mioelettrica di arto superiore e confronto prestazionale tramite programmable automation controller e motion capture

Con il passare degli anni le tecnologie nel campo delle protesi mioelettriche di arto superiore stanno compiendo sempre più passi in avanti. In questo elaborato di tesi si darà un iniziale introduzione sulla protesica di arto superiore cercando di coprire tutte le possibili tipologie di protesi, prestando particolare attenzione agli arti artificiali mioelettrici. Gli scopi di questo studio sono in prima analisi una miglioria dell'unità di controllo di una protesi comandata da segnali elettromiografici di superficie, tramite l'utilizzo del nuovo IDE della Microchip (MPLAB X). In seconda analisi, invece, si attuerà un confronto prestazionale a livello di consumo in corrente di un prototipo di protesi mioelettrica nata dalla sinergia tra l'azienda "Selex ES" e il "Centro Protesi INAIL di Vigorso di Budrio". Per questo studio ci si è serviti di stereofotogrammetrica per la determinazione delle grandezze meccaniche, mentre tramite un sistema PAC si è riusciti ad ottenere specifiche grandezze elettriche. Lo studio ha portato, a livello di Firmware, l'inserimento del giusto comando di attuazione di un servofreno comandato in corrente e l'introduzione di una particolare modalità a basso consumo che consente un risparmio energetico di circa il 60% rispetto alla vecchia modalità. Discorso diverso per i risultati del confronto prestazionale che non ha portato ai risultati sperati in fase di progetto.

Studio di validità concorrente tra sistema indossabile basato su IMU e stereofotogrammetria usata come gold standard

L’analisi della postura e del movimento umano costituiscono un settore biomedico in forte espansione e di grande interesse dal punto di vista clinico. La valutazione delle caratteristiche della postura e del movimento, nonché delle loro variazioni rispetto ad una situazione di normalità, possono essere di enorme utilità in campo clinico per la diagnosi di particolari patologie, così come per la pianificazione ed il controllo di specifici trattamenti riabilitativi. In particolare è utile una valutazione quantitativa della postura e del movimento che può essere effettuata solo utilizzando metodologie e tecnologie ‘ad hoc’. Negli ultimi anni la diffusione di sensori MEMS e lo sviluppo di algoritmi di sensor fusion hanno portato questi dispositivi ad entrare nel mondo della Motion Capture. Queste piattaforme multi-sensore, comunemente chiamate IMU (Inertial Measurement Unit), possono rappresentare l’elemento base di una rete sensoriale per il monitoraggio del movimento umano.