Verificación del tipo de arco plantar utilizando redes neuronales

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El investigador A. Martínez-Nova et al. realizaron un estudio en el 2007 sobre pies morfológica y funcionalmente normales3 haciendo uso de plantillas instrumentales y de parámetros estadísticos de segundo orden para organizar la información otorgada por las plantillas y de esta manera tratar de fijar valores de normalidad de presiones plantares [3].

Durante la investigación, se determinó que ciertos factores poseen una correlación significativa como lo son el peso respecto a la presión, mientras que las diferencia de presiones entre pie izquierdo y pie derecho (normal) no son apreciables.

El grupo de investigación afirmo que la utilización de diferentes dispositivos de medición y metodologías no permite plantear valores de referencia que se pueden emplear como universales. Además factores externos a la morfología y anatomía del pie como cadencia, tipo de calzado, peso, entre otros pueden alterar la lectura de la huella plantar [3].

A raíz de la variabilidad que presentan los factores intrínsecos y extrínsecos del pie y el efecto que estos tienen sobre el proceso de lectura, se buscan métodos de comprobación y emulación de la información otorgada por el podobarómetro o las plantillas instrumentales. Uno de ellos podría ser el uso de las redes neuronales.

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Uno de los estudios más relevantes que correlacionan las presiones plantares y las redes neuronales, es el que llevo a cabo el Dr.E.S. Sazonov et al. aunque este posee una variante respecto al presente estudio ,debido a que también se determinaron patrones de aceleración del talón. En la investigación los datos fueron recolectados sobre un solo sujeto usando un "sensor shoe"(Ver Fig.1 y 2) análogo a una plantilla instrumental, los cuales fueron visualizados y procesados utilizando Matlab y Excel. Es importante aclarar que el sujeto estaba bajo la supervisión de un especialista geriátrico.

[pic 1][pic 2]

Fig.1 Zapato sensor Fig.2 Capa externa de los sensores utilizado.

Para la clasificación trabajaron con una red neuronal de multicapas (Multilayer Perceptron), la cual separa los datos en diferentes clases y consiste de 3 partes: una capa de entrada, las capas escondidas y las capas de salida. Con un entrenamiento iterativo de la red neuronal determinaron el valor más óptimo del número de capas escondidas, variando el mismo entre 1 y 20, y estableciendo un valor fijo de 5000 épocas.

El equipo concluyó que es viable hacer uso de redes neuronales clasificadoras para comprobar patrones de presiones plantares y de aceleración medidos con instrumentos electrónicos ya sea un podobarómetro o una plantilla instrumental. [4].

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4. JUSTIFICACION

El uso de dispositivos electrónicos para la medición de las presiones plantares en los laboratorios de fisioterapia o biomecánica, ya sea para el estudio académico o para el diagnóstico clínico son de suma importancia, he ahí la necesidad de dar mayor confiabilidad a la información obtenida durante el examen realizado por el especialista, pues la misma será la base en el momento de empezar un tratamiento específico [2].

La hipótesis que se plantea busca optimizar el funcionamiento de la plataforma Iplate (podobarómtero electrónico), gracias al uso de las redes neuronales y una base de datos, garantizando así un diagnóstico más preciso. Con esta hipótesis se pretende solucionar un problema común de la población que padece de fisiopatologías pódales, dando una solución especifica a cada uno de los pacientes.

El proyecto propuesto hace parte de la rama de la ingeniería clínica y la informática médica, siendo así una investigación que se encuentra en el plan de tecnología e innovación en salud en medios regionales.

Para hacer una optimización de la efectividad del diagnóstico dado por la podóloga (pie alto, medio o plano, con alto como cavo y medio como pie normal) se debe trabajar con redes neuronales previamente entrenadas en Matlab®; estas redes neuronales son clasificadores muy precisos y son altamente utilizados para tareas relacionadas con reconocimiento de patrones.

Estas redes trabajan con colecciones de nodos conectados, con entradas, salidas y procesamiento en cada nodo; la red neuronal debe ser entrenada con un conjunto de patrones de entrenamiento (aprendizaje supervisado); una vez entrenada es utilizada para hacer predicciones [5]

5. OBJETIVOS

5.1 General

- Optimizar por medio de una red neuronal el funcionamiento de la plataforma Iplate para así dar un mejor diagnóstico sobre arco plantar arrojando un resultado de pie plano, pie cavo o pie sano. Para esto es necesario crear una base de datos especificando varios parámetros los cuales serán seleccionados a partir de las imágenes obtenidas por la Iplate, la clasificación se hará en base a medidas estadísticas de segundo orden o índices podológicos.

5.2 Específicos

- Crear una base de datos a partir de imágenes obtenidas mediante el funcionamiento de la Iplate y clasificarlas según diferentes criterios

- Proponer un algoritmo a partir de redes neuronales para la clasificación automática de las distribuciones de presión plantar

- Comprobar el algoritmo utilizando la imágenes recopiladas y otra nuevas

6. MARCO TEORICO

6.1 PRESIONES PLANTARES

La distribución de las fuerzas en la planta del pie es llamada presión plantar; con la cual se pueden diagnosticar deferentes patologías y/o deformidades del pie. En la figura 3 se puede observar una posible distribución de presiones en la planta del pie.

[pic 3]

Fig.3 Ejemplo de una distribución de presión plantar.

Para el estudio de pie desde el punto de vista morfológico y biomecánico es indispensable utilizar diferentes métodos, los cuales ayudan a la clasificación del pie en (ver fig.4):

6.1.1 Pie normal: No presenta patologías

6.1.2 Pie plano: Existe una pérdida de la bóveda longitudinal interna