Software de evaluación de proceso de rehabilitación de muñeca. Mide el ángulo de flexión usando la webcam de la PC. El prototipo final es un ejecutable ligero y fácil de usar para los profesionales de la salud en rehabilitación. Programado en Python con Mediapipe y OpenCV para detección de posturas corporales mediante IA.

Es necesario contar con conocimientos en:
- Lenguaje de programación en Python.
- Manejo de librerías de Python.
- Manejo de IDE Visual Studio Code y/o de Jupyter Notebook.
- Conocimientos de anatomía-fisiología humana.
- Conocimientos de biomecánica.

Computadoras con requerimientos mínimos para ejecutar las bibliotecas mencionadas.

No se requieren materiales físicos ya que es un desarrollo enteramente de software.

Para trabajar en el desarrollo es necesario contar con un espacio de trabajo cómodo, capaz de poder ser utilizado entre 3 a 4 personas con conocimientos mínimos de Python.

1) Elaboración de código de Python

Originalmente se iba a desarrollar el código en Java para ser directamente una aplicación para dispositivos móviles, esto se descartó por dificultades en las implementaciones de la IA y los avances. Se optó por migrar todo el proyecto al lenguaje Python utilizando el entorno virtual de Jupyter Notebook. Python se descarga desde la página oficial, y mediante comandos del sistema (cmd) de Windows se instala Jupyter Notebook: "pip install notebook". En este momento se logra realizar la implementación de la cámara junto con IA, gracias a la biblioteca Mediapipe, y se pudieron realizar algunas mediciones que si bien no estaban calibradas cumplían con el objetivo principal del proyecto.

2) Desarrollo de interfaz y calibración, prototipo final:

En esta etapa se utilizó el programa Visual Studio Code, que también se puede descargar desde su página web, para poder ejecutar de forma completa el código desarrollado en Python. Además, mediante código de sistema también se logró crear un archivo ejecutable (.exe) que es capaz de ser enviado ya sea por aplicaciones de mensajería instantánea tales como WhatsApp, telegram o descargarlo desde un enlace a Drive; esto se logra gracias a la ejecución del comando: "pyinstaller --onefile nombre_de_archivo_de_codigo.py", además se salvó un error modificando el archivo .spec siguiendo la recomendación encontrada en un blog (https://stackoverflow.com/questions/67887088/issues-compiling-mediapipe-with-pyinstaller-on-macos) para que el ejecutable anduviese correctamente. Finalmente, tras diversas pruebas se logró calibrar al máximo posible las mediciones realizadas como así crear un manual de usuario para minimizar al máximo los errores cometidos en el proceso de la toma de mediciones.

Poi hai il link da cui puoi accedere al file compresso, che contiene i file necessari per la realizzazione dell'intero progetto.

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