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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorTipantocta Pillajo, Fabricio Manuel-
dc.date.accessioned2021-08-19T14:27:14Z-
dc.date.available2021-08-19T14:27:14Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationTipantocta Pillajo, F. M. (2020). Red neuronal convolucional aplicado a la estimulación de motricidad fina con un videojuego en un paciente con hemiparesia izquierda. Cumbres, 6(1), 23–32. https://doi.org/10.48190/cumbres.v6n1a2es_ES
dc.identifier.issn1390-9541-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.48190/cumbres.v6n1a2-
dc.identifier.urihttp://repositorio.utmachala.edu.ec/handle/48000/17220-
dc.descriptionEl objetivo del proyecto es desarrollar un videojuego, implementando algoritmos de una red neuronal convolucional con aprendizaje profundo para el reconocimiento del movimiento de la mano en un paciente con hemiparesia izquierda y así realizar acciones de control con la finalidad de rehabilitar a la persona. Se entrenó la red neuronal convolucional con 600 imágenes de manos abiertas y 600 imágenes de manos cerradas del niño con hemiparesia izquierda, clasificando así las posibles soluciones para realizar acciones de control y realizar el enlace con un videojuego realizado en la plataforma Unity. Como resultado se tiene un porcentaje de probabilidad del 99% cuando la mano izquierda se encuentra abierta o cerrada, enviando comandos para que el videojuego funcione; de esta manera el paciente con hemiparesia, a la necesidad de abrir y cerrar su mano izquierda ejecuta acciones de control y provoca por sus propios medios su motricidad y rehabilitación. Al finalizar las pruebas el niño se sentía cansado por el hecho de que el sistema le incentivaba a mover su brazo, ya que generalmente esa extremidad no la movía mucho, lo que se puede concluir que el sistema funciona correctamente, cumpliendo su objetives_ES
dc.description.abstractThe objective of this project is to develop a video game for the recognition of the movement of the hand in a patient with left hemiparesis and thus perform control actions in order to rehabilitate the person. Algorithms of a convolutional neural network with deep learning were implemented. The network was trained with 600 images of open hands and 600 images of closed hands of a child with left hemiparesis. This allowed the classification of possible solutions to perform control actions and link to a video game on the Unity platform. The results show that there is a 99% probability for sending commands for the video game to work when the left hand is open or closed. In this way, when the patient with hemiparesis needs to open and close his left hand, he executes control actions and provokes his mobility and rehabilitation. At the end of the tests, the child felt tired by the fact that the system encouraged him to move his arm. Generally, he did not move that limb that much. It can be concluded that the system works correctly, fulfilling its objective.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherUniversidad Técnica de Machalaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectVIDEOJUEGOes_ES
dc.subjectBIOMECÁNICAes_ES
dc.subjectHEMIPARESIAes_ES
dc.subjectRED NEURONALes_ES
dc.subjectCONVOLUCIONALes_ES
dc.titleRed neuronal convolucional aplicado a la estimulación de motricidad fina con un videojuego en un paciente con hemiparesia izquierda.es_ES
dc.typeArticlees_ES
dc.utmachbibliotecario.bibliotecarioCunalata Claudiaes_ES
Aparece en las colecciones: Volumen 6 Nº 1 (2020)

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476-Texto del artículo-1758-1-10-20200515.pdfRed neuronal convolucional aplicado a la estimulación de motricidad fina con un videojuego en un paciente con hemiparesia izquierda.477,34 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


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