SISTEMA PARA LA DETECCIÓN DE DESVIACIONES DE LA COLUMNA VERTEBRAL UTILIZANDO KINECT
JUAN CARLOS CORTES PARRA
JUAN DIEGO PORES CASTELLANOS
GRUPO DE INVESTIGACIÓN DIGITI
UNIVERSIDAD FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
FACULTAD DE TECNOLOGÍA
TECNOLOGÍA EN ELECTRÓNICA
FEBRERO 2020.
2
SISTEMA PARA LA DETECCIÓN DE DESVIACIONES DE LA COLUMNA VERTEBRAL UTILIZANDO KINECT
JUAN CARLOS CORTES PARRA
JUAN DIEGO PORES CASTELLANOS
Trabajo de grado como requisito para optar título de:
Tecnólogo en electrónica
Directora:
Ing. Esperanza Camargo Casallas PhD
GRUPO DE INVESTIGACIÓN DIGITI
Modalidad Investigación
UNIVERSIDAD FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE TECNOLOGÍA
TECNOLOGÍA EN ELECTRÓNICA FEBRERO 2020
1
2
SISTEMA PARA LA DETECCIÓN DE DESVIACIONES DE LA COLUMNA VERTEBRAL UTILIZANDO KINECT
NOTA DE ACEPTACIÓN
Evaluador 1
Evaluador 2
Febrero de 2020
3
Resumen:
Mediante la recolección copiosa de información que converge en el hecho de lo
común que son las desviaciones en la espalda, en este caso: escoliosis,cifosis y
lordosis; se entiende lo relevante de dichas desviaciones. Señalando además que
la radiación ionizante(rayos x) denominada: prueba de oro[1] la cual a pesar de su
exactitud en el diagnóstico de desviaciones en la espalda puede traer
repercusiones negativas en la salud de las personas y aún más cuando es
frecuente. De esta manera se busca automatizar el proceso de discriminación entre
una desviación tratable ortopedicamente y aquellas que requieren examen de
rayos x por su probabilidad de corrección mediante cirugía. Lo anterior por medio
de un sensor kinect el cual obtiene una imagen de la espalda del paciente,
permitiendo su procesamiento e interacción con un software diseñado, que permite
hacer el análogo virtual de pruebas clínicas que ayudan al diagnóstico de la
lordosis, escoliosis y cifosis. En el presente artículo se presenta el desarrollo de
una herramienta no invasiva(sin rayos x), que ayuda al diagnóstico de desviaciones
en la espalda.
Palabras clave: Espina vertebral, interfaz de usuario, procesamiento de imágen.
4
Abstract:
Through the copious collection of information that converges on the fact that the
deviations in the back are common, in this case: scoliosis, kyphosis and lordosis;
the relevance of various deviations is understood. Noting further that ionizing
radiation (x-rays) underwent: gold test [1] which despite precision in diagnosing
deviations in the back can have negative repercussions on people's health and
even more so when it is frequent. In this way, we seek to automate the
discrimination process between an orthopedically treatable deviation and what
requires x-ray examination due to its probability of correction by surgery. The above
through a kinect sensor which obtains an image of the patient's back, controls its
processing and interaction with a designed software, which allows the virtual
dialogue of clinical tests that help the diagnosis of lordosis, scoliosis and kyphosis.
This article presents the development of a non-invasive tool (without x-rays), which
helps diagnose deviations in the back.
Key words: spine,user interface,Image processing.
5
CONTENIDO RESUMEN
Resumen................................................................................................................. 4
Abstract.................................................................................................................... 5
Introducción..............................................................................................................9
Problema............................................................................................................. ....11
Justificación......................................................................................................... ....11
Objetivo
general.....................................................................................................................13
Objetivos
específicos...............................................................................................................13
Marco
referencial................................................................................................................13
Estado del
arte.......................................................................................................................... 13
Marco conceptual........................................................................................................ 20
Tecnología
reconocimiento............................................................................................................ 20
Metodología.................................................................................................................29
6
Estudio irregularidades en la columna vertebral......................................................29
Desarrollo algoritmo.................................................................................................32
Diagrama de bloques.............................................................................................. 32
Resultados...........................................................................................................….35
Recomendaciones y
sugerencias………………………………………………………………………………..63
Conclusiones........................................................................................................... 63
Referencias............................................................................................................. 65
7
Índice Tablas TABLA 1. Análogo ángulo de Adams con el de Cobb 30
TABLA 2. Relación herramienta con índices cifóticos y lordóticos 31
TABLA 3. Resultados exámenes 60
TABLA 4. Análisis estadístico resultados 61
TABLA 5. Porcentaje error herramienta 63
Lista de Figuras
FIGURA 1.Partes kinect 21
FIGURA 2. Profundidad kinect 21
FIGURA 3. Principio luz estructurada. 22
FIGURA 4. Imagen comparativa de sección lumbar normal y con lordosis. 23
FIGURA 5. Persona con escoliosis. 24
FIGURA 6. Paciente con cifosis. 25
FIGURA 7. Test Adams. 25
FIGURA 8. Test flechas sagitales. 27
FIGURA 9. Inclinómetro. 27
FIGURA 10. Flujograma algoritmo. 32
FIGURA 11. Diagrama de bloques 33
FIGURA 12 Interfaz gráfica 34
8
1.INTRODUCCIÓN
En los últimos siglos se han presentado cambios significativos en la humanidad
gracias a las precedentes revoluciones industriales y tecnológicas que han
representado alteraciones importantes en la naturaleza; existe lo denominado por los
científicos "enfermedad de desajuste evolucionario", esto por un reemplazo de una
forma de vida activa a una sedentaria[2]. Este “boom” de la tecnología continuo
implica una disminución en el esfuerzo físico, y altera nuestra anatomía y fisiología.
Las alteraciones en la salud debido a la sustitución del estilo de vida son relevantes,
una de las víctimas es la espalda, la cual se somete a otro tipo de “estrés”, para
mencionar un ejemplo: la silla ha vuelto la espalda más perezosa, es así que el 70%
de las poblaciones en países industrializados sufre de problemas de espalda en algún
momento de sus vidas según la Organización Mundial de la Salud (OMS)[2] .
El desarrollo de herramientas en pro de la prevención y diagnóstico de desviaciones
en la espalda son comunes, lo cual es positivo y plausible dadas las desalentadoras
cifras al respecto. En el presente documento se expone una herramienta capaz de
ayudar al diagnóstico de desviaciones en la espalda, cómo:cifosis, lordosis y
escoliosis, la cual por medio de un sensor kinect que captura una imagen de la
espalda del paciente y permite cuantificar el ángulo de la desviación que posea el
paciente; lo anterior gracias a un software realizado en visual studio que permite
hacer un análogo de manera virtual de métodos clínicos utilizados para el diagnóstico
de desviaciones en la espalda,estos son: test de Adams y el test de flechas sagitales,
en ambos, gracias a la opción del sensor kinect que permite la interacción con
información en 3D se puede conocer la ubicación de puntos fijos, tanto físicos como
virtuales, y luego al procesar esta información se logra cuantificar los ángulos de la
espalda del paciente necesarios para ayudar al especialista en la tarea de discriminar
los pacientes que requieren radiografía y aquellos que poseen una deformidad
tratable ortopedicamente.
9
Por medio de la tecnología kinect se espera atenuar la renuente radiación ionizante
(rayos x) en el campo médico, la cual es una fuente importante de radiación: según la
OMS el uso médico de la radiación representa el 98% de la dosis poblacional con
origen en fuentes artificiales[3], también como lo menciona la ortopedista Margarita
Caldas de la Universidad Nacional de Colombia que entiende que en la medicina
colombiana existe un dogma por las radiografías, esto por un tema de prevención
legal: que consiste en reducir la responsabilidad del médico al no optar por pruebas
de diagnóstico clínico, si no ordenando radiografías.
El uso de tecnologías no invasivas(sin radiación ionizante) es fundamental cuando se
trata de prevenir y ayudar al diagnóstico de deformidades en la espalda, ya que la
radiación puede generar alteraciones graves en determinados casos, por ejemplo: en
mujeres embarazadas las cuales son propensas a desviaciones en la columna por el
peso nuevo[4], los jóvenes y niños los cuales son más vulnerables a la radiación [3].
Estos últimos como la población más relevante, esto porque la prevención de la
estructuración de las mencionadas deformidades se logra detectando algunas
deformidades(móviles) corregibles fácilmente con la modificación de una inadecuada
postura en edades puberales(alrededor de los 10 años).
10
1.1 PROBLEMA La cifosis, escoliosis y lordosis son enfermedades de la columna vertebral que se
caracterizan por presentar una anomalía en los grados de curvatura de la columna ya
sea horizontal(escoliosis) o verticalmente(cifosis o lordosis), una de las mayores
causas de estas anormalidades es la mala higiene postural donde si no se corrige a
tiempo puede general unas irregularidades en los grados de la columna ya sean leves
o graves[5].
Estas anormalidades leves si no se tratan a tiempo pueden ir aumentando hasta
convertirse en una grave, causando que su corrección sea más complicada y llegar a
necesitar cirugía[6].
En la actualidad el examen más utilizado para detectar estas enfermedades es la
radiografía, donde se tiene que someter al paciente a la radiación ionizante(rayos x),
esta radiación resulta perjudicial para la salud suministrada en grandes dosis, por este
motivo nace la necesidad de incursionar en métodos no invasivos con tecnologías ya
propuestas como el kinect, permitiendo hacer herramientas más integrales que
implementen métodos clínicos de forma virtual[6].
11
1.2 JUSTIFICACIÓN
La tarea de realizar un test clínico para el diagnóstico de una desviación en la columna
es complicado y su exactitud difícil de lograr, ya que es una prueba que depende del
humano y los posibles errores inherentes o circunstanciales a los que se encuentra
cercano pueden afectar la veracidad de la prueba. Es así como por medio de un
dispositivo, el kinect, se logra obtener una imagen objetiva de la espalda del paciente
para luego procesarla por medio de un software que permite mayor precisión al ser un
proceso virtual.
Al tener un dispositivo que; permite la ubicación de la espalda del paciente en los tres
ejes(3D) y además una imagen estática de ella, lleva a una mayor confianza a la hora
de utilizar virtualmente métodos clínicos pragmáticos. Al dotar con estas opciones al
especialista se disminuye la tendencia de pruebas con rayos x y se migra a una forma
de ayuda de diagnóstico clínica.
Como se mencionó en el texto, la radiación en jóvenes y niños es más riesgosa, así
que al tener un método no invasivo de ayuda de diagnóstico y prevención de
deformidades en la espalda se busca atacar una problemática sin causar otra.
12
1.2 OBJETIVOS 1.2.1 Objetivo General - Desarrollar una herramienta para la detección de desviaciones de la columna vertebral en personas a partir de una edad de 10 años.
1.2.2 Objetivos Específicos
- Desarrollar un software que permita la obtención de los ángulos de la columna vertebral a partir de la medición con kinect.
- Diseñar una interfaz de usuario que dé a conocer la existencia de desviación
de la columna vertebral.
2.MARCO DE REFERENCIA
2.1 ESTADO DEL ARTE
2.1.1 Detección precoz de deformidades de columna en escolares de 10 a 15
años:
Una propuesta llevada a cabo en Argentina en el año de 1991[7] que tenía la
intención de sopesar los beneficios de un programa que intentase el diagnóstico en el
periodo puberal de patologías en la espalda; conociendo la intención a nivel mundial
en esta línea, subrayando a Estados Unidos como pionero, implementando este tipo
de programas en las escuelas desde 1947 y a la fecha del artículo (años 90s) con la
legislación reglamentando en 9 estados y una cultura sobre la importancia del
diagnóstico de estas enfermedades, así como Japón, donde es obligatorio a lo largo
del territorio.
De esta manera se intenta en la capital Buenos Aires materializar esta idea, llevando
a cabo una metodología pedagógica con los maestros de E.D. física, familiarizándose
13
con el método de Adams:flexionar la espalda estando de pie.En los dos años
siguientes se innovó en la forma de instruir a los maestros, ahora por medio de
videos explicativos, estos con la intención de generar conciencia tanto en los
anteriores como en los estudiantes sobre la importancia del diagnóstico precoz de
enfermedades en la raquis.
Se evidenciaron resultados útiles, de 9429 alumnos se encontraron 189(2%) personas
con deformidades de la columna, así como diferentes parámetros y tendencias
relacionados con el sexo, el tipo de enfermedad y su respectivo tratamiento,
señalando que estos resultados no podían lograrse dentro del chequeo médico de
rutina, comparado estos resultados con las cifras internacionales, hallando
coincidencias y concluyendo patrones; dando peso a este tipo de propuestas donde la
población más afectada por pocas o nulas políticas en materia de salud pública que
promuevan estas iniciativas, son los sectores de bajos recursos.
Esta es una perspectiva más nutrida de lo relevante del diagnóstico temprano de
patologías en la espalda, reconociendo así que los dispositivos que se creen para
esta problemática deben ir dirigidos a edades entre los 10 a 15 años, es así como su
utilización no puede ser invasiva, ya que sería un limitante al manejar esta población.
Al entender lo útil del diagnóstico temprano es importante atender diferentes
caminos para el diagnóstico de patologías en la espalda, como es el caso del test de
Adams, muy utilizado para el diagnóstico clínico de la escoliosis; a continuación se
trabajan otras formas ubicadas dentro de la línea de la innovación y mejora.
14
2.1.2 Evaluación de un marco de referencia postural como prueba diagnóstica
de postura lordótica lumbar:
En el área discal no se cuenta con muchos nervios y estos están ubicados en zonas
exteriores, lo que causa que la degeneración discal no comience con afectaciones
neurológicas. Por tal motivo, la intención de este proyecto es evitar llegar a los
dolores por patologías como la lordosis lumbar, prediciendo la tendencia en cada
paciente en estas desviaciones sin la necesidad de ir al diagnóstico con rayos
x(método invasivo).
El proyecto consiste en una MRP(Marco de referencia postural): marco de madera de
99 cm*190 cm, con una cuadrícula compuesta de cuerdas predispuestas horizontal y
verticalmente con 1 cm de separación entre ellas, donde se coloca cada paciente
para ser observado por un evaluador que mide la distancia en cm del vértice de la
concavidad al borde más saliente de la región glútea, esta medida se compara con la
medición de la “prueba de oro”(rayos x) donde en la radiografía se mide el ángulo de
Ferguson para saber la postura lordótica lumbar[8].
El resultado de este proyecto teniendo en cuenta que es un método austero y
económico es bueno, que como explica el autor es una forma de separación entre
personas con tendencias importantes de deformación, las cuales necesitan de
pruebas invasivas o aquellas que solo necesitan tratamiento terapéutico por la baja
dimensión de su deformación postural, teniendo presente que no es económico ni
sano el uso de rayos x, y su exposición constante puede acarrear daños
considerables.
15
Se presentan variabilidad inter e intraobservador, se hace énfasis en este posible
error ya que es dependiente del observador y se concluye que no es alto, otro factor
a tener en cuenta es la postura y la predisposición del paciente, ya que un leve
movimiento puede afectar la medición, el autor aclara que para evitar dicho error el
paciente debe aspirar y contener la respiración en el momento de hacer la medición,
por último y como contraposición más fuerte es la limitación según el peso y la altura
del paciente, lo cual reduce la población a la que puede ir dirigida. A pesar de lo
anterior muestra resultados buenos y cercanos con respecto a la medición con rayos
x, ubicando la función del proyecto en la división de personas que deban migrar a la
medición por rayos x y aquellas que puedan optar por terapias para la corrección de
su baja desviación.
Se presentó una alternativa para el diagnóstico de enfermedades en la espalda, un
método artesanal que presenta ciertas falencias en efectividad, además que su
implementación por ser una estructura de dimensiones significativas sería
complicada, haciendo difícil el proceso de popularización del proyecto.
A pesar de las falencias acertaron en la elección del método clínico, ya que este es
muy utilizado para el diagnóstico de escoliosis[9], y viable para una herramienta que
ayude al diagnóstico de deformidades. Como se evidencio, ejecutar el test de Adams
por medio de un observador puede presentar errores intra e inter observador, es así
que un método digital es viable para reducir este error.
16
Se intenta entonces migrar a métodos más efectivos, económicos y viables, esto
gracias a la electrónica y su interacción con hardwares pequeños y software
complejos, que permitan el diagnóstico no invasivo. A continuación se presenta una
alternativa distinta, con procesos más “inteligentes” y digitales.
2.1.3 Aplicación para la detección de desviaciones de la columna vertebral:
En esta idea emplean un método muy sencillo que no lleva consigo estructuras muy
grandes, ni programas muy complejos. Por medio de un sensor de orientación de un
celular y un sensor ultrasonido; dos periféricos que se emplean para la obtención de
la información correspondientes a la deformidad característica del paciente[10].
La manera de obtener los datos (distancia en cm) es por via bluetooth, estos son
manipulados por un microcontrolador(psoc4), el cual por medio de determinado
algoritmo rescata los parámetros esenciales para la obtención del ángulo de Cobb
(método muy utilizado para la medición de escoliosis), dicha información es mostrada
por medio de una aplicación realizada en app inventor que proporciona una interfaz
directa con el usuario, donde encontrará los datos de su deformidad y el historial de la
misma.
La utilización es con el paciente acostado “boca abajo”, el sensor de orientación se
colocara en diferentes lugares de la respalda, como también de esta manera se
expondrá al paciente al sensor ultrasonido.
17
Este es un proceso económico y viable que presenta ciertas falencias
correspondientes a la calibración de los sensores, la cual es por medio de escuadras,
el método de sensado con el celular puede generar error ya que depende de la
postura del paciente, generando una alteración en la medición si este mueve la
espalda, a pesar de ello es una forma muy didáctica que logra almacenar la
información, generar un historial, y todo con una mínima robustez física.
Al contrastar con el proyecto anterior se evidencia cambios importantes, con procesos
más digitales que logran aumentar la efectividad y reducir dimensiones, a pesar de
ello se debe tener en cuenta que existen ciertos errores consecuencia de un muestreo
corto en fiabilidad, ya que se logran datos solo en distancia e inclinación, procesos
que dependen del especialista que realice el diagnóstico, acarreando un error
humano, además de un muestreo en solo dos ejes.
Para lograr procesos más confiables y certeros, es indispensable el uso de la
electrónica en procesos donde se recolecta la mayor cantidad de datos posibles, para
luego de codificarlos se obtenga una imagen fiel a la realidad que posibilite un
diagnóstico más seguro. Por ende a continuación ahondamos en procesos donde se
obtengan imágenes en 3D.
18
2.1.4 Herramienta de apoyo diagnóstico para detección de malformaciones en
columna:
Se implementa un método de ayuda para el diagnóstico de enfermedades en la
espalda, teniendo presente como ya se mencionó, la manera más efectiva para el
diagnóstico de estas patologías es la radiografía, pero que su mayor tara son las
repercusiones negativas en la salud, por esta razón se incursiona en una alternativa
que elimina esta posibilidad ya que es no invasiva(sin radiación) y permite además
una imagen en 3D de la espalda.
En la propuesta mencionada que es desarrollada en Argentina donde se promueve la
detección temprana de enfermedades en la raquis a inicios de los 90s, se señala que
la forma de sensado es visual y basada en el método de Adams, método que retoman
para la medición, pero ahora de forma digital por medio de un sensor kinect, el cual
por medio de un infrarrojo y una cámara RGB obtiene una imagen en 3D de la
espalda.
El autor expone las razones que argumentan que el sensor kinect del xbox 360 one
es el más óptimo para esta función, gracias a sus rangos en distancia y campo visual,
como también su buena resolución que son superiores no solo a su versión
predecesora si no además de otros sensores[11].
Por medio de este sensor se obtiene una serie de datos de la imagen percibida, dicha
imagen se debe tratar, para su posterior manipulación, se expone el proceso por el
que es llevada la imagen: El operador sobel el cual relaciona los píxeles según la
19
distancia permite la ubicación de estos, luego pasa por una etapa de
suavizado(eliminación de ruido) gracias a un filtro de media y luego codifica esta
información como ceros y unos(píxeles válidos), cabe resaltar que todos estos
procesos agrupan la información(píxeles) en forma de matrices, así que software
utilizado para el desarrollo es matlab por sus ventajas en el manejo de matrices.
Luego de todo ello la imagen de la espalda es dividida en dos: izquierda y derecha,
esto permite contrastar los datos en cada división y obtener la diferencia entre ambos
lados para poder así por el método de adams discernir si un paciente es sano o
padece alguna desviación.
Es posible resacatar que los procesos que busquen el diagnóstico temprano de estas
desviaciones en la espalda deben ser no invasivos, lo cual permite la prevención de
desviaciones en edades tempranas, además de un método tecnológico que permita
corregir errores ocasionados intra e inter observador, teniendo de esta manera un
método con tecnología a la vanguardia, no invasivo y que permita discriminar los
pacientes que tienen desviaciones leves(tratables ortopedicamente) y aquellas más
riesgosas(requieren rayos x) que solo pueden corregirse por cirugía.
2.2 Marco conceptual
2.2.1 Tecnología reconocimiento
El sensor Kinect es un sensor de imagen 3D, el cual puede procesar este tipo
imágenes en tiempo real, también puede reconocer cierto tipo de figuras como
cuerpos, gracias a un flujo de datos continuo que se debe a su conjunto de
componentes como se puede ver en la figura 1 [12].
20
figura 1 partes kinect[12]
Se compone de una cámara RGB(red,green,blue) la cual ayuda a obtener una
imagen de color, con una resolución de 640x480 con un frecuencia de muestreo de
30 fps, una cámara de profundidad la cual permite conocer las coordenadas en z de
la imagen, con la combinación de ambas cámaras se obtiene la ubicación en los tres
ejes del objeto al que estemos tratando. Los datos de profundidad se logran gracias
al proyector infrarrojo, este envía un láser infrarrojo que atraviesa una rejilla de
difracción para llegar al cuerpo y refleja una atenuación a la cámara de profundidad y
con esta atenuación se puede calcular la distancia donde se encuentra el cuerpo
analizar como se observa en la figura 2[12]p.
El sensor kinect ya cuenta con una una versión mejorada, llamada kinect v2 esta
cuenta con características como: mayor resolución. 1920 x 1080 Full HD,mayor
campo de visión,mejora el rango de profundidad del sensor,USB 3.0,captación de
movimiento a oscuras y mejora de la captación de sonidos[13], como se evidencia es
una versión con muchas más opciones con respecto a su antecesora. Más adelante
se mencionan las razones por las que se opta por la primera versión.
21
Figura 2 . profundidad kinect [14]
Principio de luz estructurada:
Este principio es el usado por el sensor kinect para conocer el volumen de un
objeto. El principio de luz estructurada se basa en la reconstrucción de imágenes 3D
mediante la intensidad de luz que se refleja en un objeto este como todas sus
tecnologías tiene su defecto ya que esta no suele funcionar muy bien con objetos
altamente reflectivos o transparentes. El escaneo se hace mediante una fuente de luz
y un receptor, los emisores generalmente son láser ya que aseguran una misma
longitud de onda y no cambia en el tiempo como la de una lámpara incandescente, y
los receptores son cámaras.
Para proseguir el proceso de escaneo antes se debe saber la distancia a la cual se va
a ubicar el objeto, si va hacer una toma totalmente fija o va tener movimiento para
configurar el proyector y la cámara receptora, una vez se tiene calibrado se hacen las
tomas. Estas imágenes tienen profundidad gracias a que la cámara actúa como
receptor, además recibe la atenuación de los rayos disparados por el láser, con esto
tiene la información de la profundidad del objeto ya que algunos puntos se recibirán
más fuertes que otros por la lejanía o cercanía de las partes del objeto,luego la
información pasa por un algoritmo de procesamiento de imagen se mostrará una
imagen 3D del objeto escaneado[15].
Figura 3 principio luz estructurada [15].
22
Lordosis:
Es aquel estado no deseado de la sección lumbar cómo se observa en la figura 4, el
cual genera una mayor curvatura en esta sección de la espalda baja, justo arriba de
los glúteos. Este suele pronunciarse desde la niñez donde es oportuno diagnosticar
ya que en muchos casos no es tan severa y se puede corregir con ejercicios sencillos,
pero si esta se diagnostica cuando ya está avanzada el tratamiento puede ser
doloroso para el paciente[16], [17].
.
Figura 4 imagen comparativa de sección lumbar normal y con lordosis [17]
Escoliosis
Curvatura lateral en la columna vertebral, esta puede ser causada por distrofia
muscular, parálisis cerebral y en algunos por dificultades en el parto, pero en
concreto no se encontró la verdadera causa de esta enfermedad. Esta suele
manifestarse desde una etapa muy temprana casi desde el momento de nacer por
eso es necesario estar visitando continuamente al pediatra para diagnosticarla ya
23
que suele seguir evolucionando cada vez más con el crecimiento como se observa
en la figura 5 y esto puede llevar a afecciones respiratorias o invalidez, en casos
muy severos sus tratamientos van desde ejercicios de corrección, corceles y por
último, cuando ya ha avanzado mucho, la operación[18], [19].
Figura 5 persona con escoliosis [20].
Cifosis
Una de las deformaciones más frecuentes de la columna vertebral es la joroba,la
cual se ubica en la parte superior de la columna. Se diagnostica esta condición
cuando la curvatura es mayor a 50 grados de inclinación y dependiendo de la
gravedad de la curvatura del paciente se hace la recuperación. Si es baja se
mandan ejercicios de corrección y retroalimentación ya que la mayor causa de esta
enfermedad es la mala higiene postural como se observa en la figura 6, pero si es
muy grave se procede a cirugía [21].
24
Figura 6 paciente con cifosis. [22].
Rectificación:En condiciones normales, vista de perfil la columna vertebral no es
perfectamente vertical, sino que forma una curva hacia adelante (“cifosis”) en la zona
dorsal y unas curvas hacia atrás (“lordosis”) en la zona cervical y lumbar. La
“rectificación” consiste en la reducción de esas curvaturas, de manera que la columna
está “más recta” de lo normal. Puede aparecer a nivel cervical, dorsal o lumbar,
aunque es más frecuente en la columna cervical, seguida por la lumbar.
Test de Adams :Este se realiza para identificar si el paciente padece de escoliosis,
esta siendo una enfermedad la cual afecta la columna vertebral generando una
anormalidad en la parte horizontal en forma de s o c, el test se realiza dando la
instrucción al paciente de juntar las manos al frente de él y sin flexionar la rodillas ir
inclinándose lentamente hacia delante como se muestra en la siguiente figura hasta
poder observar una anormalidad es la espalda [23 ].
25
http://www.espalda.org/divulgativa/como_es_funciona/comoes.asp#columna
Figura 7 . test de adams[23]
Test flechas sagitales : sistema de muy alta reproducción con exploradores
diferentes, muy económico y sencillo.
La exploración sagital del raquis tiene como objetivo conocer con el mayor grado de
fiabilidad posible el grado de curvatura raquídea. El método de las flechas sagitales
consiste en medir cuatro distancias(flechas) para establecer, a partir de ellas, unos
índices, el cifótico y el lordótico, que nos darán el grado de la curvatura[24].
Las fórmulas relacionadas a este test se presentan a continuación:
C FC L)/(2 T )I = ( + F − F
(1)
L L FTI = F − ½
(2)
C FC T L)/2I = ( + F + F
(3)
L L FSI = F − ½
(4)
IC= índice cifótico, IL= índice lordótico, FC= flecha cervical, FL= flecha lumbar,
FT= flecha torácica, FS=flecha sacra.
26
.
Figura 8. test flechas sagitales[25].
Escoliómetro: es, en esencia, un nivel tipo curvo, relleno de un líquido con una bola
metálica en su interior. Este nivel dispone de una escala numerada entre 0-30 grados.
El escoliómetro se coloca en la espalda del paciente en el momento en que está
realizando el test de Adams. Si hay una asimetría la bola se desplaza hacia uno de
los lados y nos da una cifra en la escala denominada Ángulo de Rotación del Tronco
(ART). Se ha de examinar toda la espalda del paciente especialmente en la zona
dorsal y en la lumbar[26].
Figura 9. Inclinómetro[27]
27
2.2 ESPECIFICACIONES TÉCNICAS
KINECT SDK:El SDK (Software Development Kit) se trata de una librería que facilita
diferentes funciones que ayudan a interactuar con el dispositivo Kinect. Básicamente
pedir información sobre los distintos esqueletos y de sus articulaciones. Kinect una
vez detecta el esqueleto humano, es capaz de proporcionar información detallada de
la posición exacta en el plano (X,Y,Z) de todas y cada una de las articulaciones en las
que divide el esqueleto humano[28].
La versión del SDK utilizado para esta herramienta es la versión 1.7, la cual salió al
mercado en 2013, no es la más reciente, mas tiene los requerimientos necesarios
para el software de desviaciones en la espalda, ya que permite renderizar imagenes
en 3D, además de conocer las coordenadas aplicando algunas librerías.
La API( Application Programming Interface) que se utiliza es WPF(Windows
Presentation Foundation) es una serie de ensamblados y herramientas del framework
.NET. Está destinado a proporcionar una API para crear interfaces de usuario
enriquecidas y sofisticadas para Windows. Está soportado desde Windows XP hasta
la última versión de Windows, la versión 10[29].
Microsoft Visual Studio es un entorno de desarrollo integrado (IDE, por sus siglas
en inglés) para Windows, Linux y macOS. Es compatible con múltiples lenguajes de
programación, tales como C++, C#, Visual Basic .NET, F#, Java, Python, Ruby y
PHP, al igual que entornos de desarrollo web, como ASP.NET MVC, Django, etc., a lo
cual hay que sumarle las nuevas capacidades en línea bajo Windows Azure en forma
del editor Mónaco.
Visual Studio permite a los desarrolladores crear sitios y aplicaciones web, así como
servicios web en cualquier entorno compatible con la plataforma .NET (a partir de la
versión .NET 2002). Así, se pueden crear aplicaciones que se comuniquen entre
estaciones de trabajo, páginas web, dispositivos móviles, dispositivos embebidos y
videoconsolas, entre otros[29].
28
https://es.wikipedia.org/wiki/Entorno_de_desarrollo_integradohttps://es.wikipedia.org/wiki/Windowshttps://es.wikipedia.org/wiki/GNU/Linuxhttps://es.wikipedia.org/wiki/MacOShttps://es.wikipedia.org/wiki/Lenguaje_de_programaci%C3%B3nhttps://es.wikipedia.org/wiki/Lenguaje_de_programaci%C3%B3nhttps://es.wikipedia.org/wiki/Visual_C%2B%2Bhttps://es.wikipedia.org/wiki/C_Sharphttps://es.wikipedia.org/wiki/Visual_Basic_.NEThttps://es.wikipedia.org/wiki/F_Sharphttps://es.wikipedia.org/wiki/Java_(lenguaje_de_programaci%C3%B3n)https://es.wikipedia.org/wiki/Pythonhttps://es.wikipedia.org/wiki/Rubyhttps://es.wikipedia.org/wiki/PHPhttps://es.wikipedia.org/wiki/ASP.NEThttps://es.wikipedia.org/wiki/Windows_Azurehttps://es.wikipedia.org/wiki/Sitio_webhttps://es.wikipedia.org/wiki/Aplicaci%C3%B3n_webhttps://es.wikipedia.org/wiki/Microsoft_.NET
3. Metodología 3.1. Estudio irregularidades en la columna vertebral. 3.1.1. Estudio Previo:
Se hizo una búsqueda en uno de los mayores bancos de datos de documentos
académicos: google scholar, en donde su punto de partida fue introducir las palabras
claves lordosis, escoliosis y cifosis en su motor de búsqueda, estas obtuvieron los
siguientes resultados; lordosis 92.100, escoliosis 16.300 y cifosis 8.410. Esta
búsqueda se limita a los siguientes tipos de artículos:
-Articulos de investigacion
-Patentes
-Capítulos de libros.
-Articulos de revision.
Luego se limitó por tipo de publicación:
-Tecnológica.
-Medicina.
-Ortopedia.
Por el mismo medio de búsqueda se realizó una nueva búsqueda con las palabras
claves: métodos de detección, de lordosis, cifosis y escoliosis con 3.120 resultados,
de los cuales se seleccionaron para posterior revisión 30, de estos se extrajo bastante
información para la realizar este estudio.
Seguidamente se realizó una indagación de los métodos existentes para detectar las
enfermedades de cifosis, escoliosis y lordosis en los pacientes, paralelamente se
observaron las ventajas y desventajas del dispositivo kinect para posteriormente
escoger los siguientes métodos :
29
Test de Adams: es un método clínico que como se ha mencionado es muy usado en el diagnóstico de deformidades en la espalda, además por medio de un método
matemático conocido: Pitágoras, se puede conocer el ángulo que se forma con la
horizontal al ubicar el punto de tangencia en cada uno de los costados, derecho e
izquierdo de la espalda, al esta estar inclinada, estos puntos traducen los extremos de
la hipotenusa y el ángulo que se forma es un análogo del que sería posible conocer
por medio de un escoliómetro. La ubicación de dichos puntos se hacen de manera
física y virtual para obtener una mayor precisión. En la tabla 1 se evidencia la
relación entre los ángulos obtenidos por un escoliómetro y los ángulos de Cobb por
análisis de radiografías.
Tabla 1. Análogo ángulo de Adams con el de Cobb.
Ángulos Nombre Tratamiento
Adams Cobb
0° 0° Normal N/A
2.5° 5°-10° Normal N/A
5° 10°-15° Escoliosis Observación
10° 15°-20° Leve Observación
15° 20°-25° Moderada Tratamiento Ortopedico
20° 25°-30° Moderada Tratamiento Ortopedico
25° 30°-35° Moderada Tratamiento Ortopedico
30° 35°-40° Moderada Tratamiento Ortopedico
>30° >40° Grave Cirugía
30
Test de flechas sagitales: con este método clínico se ayuda en el diagnóstico de lordosis y cifosis, para realizarlo hay que ubicar 4 “flechas”:
● Flecha cervical: distancia desde la apófisis de la séptima vértebra cervical
hasta la plomada.
● Flecha torácica: distancia desde el punto de mayor convexidad torácica hasta
la plomada.
● Flecha lumbar: distancia desde el punto de mayor concavidad lumbar hasta la
plomada.
● Flecha sacra: distancia desde el inicio del pliegue interglúteo hasta la plomada.
La ubicación de estas al igual que en el caso del método de Adams se hace de forma
virtual y física, en este caso el software se vale de la información en profundidad (eje
z) que proporciona el sensor kinect, luego las contrasta con un punto con una
posición en z ya predeterminada, este sirve de referencia para saber las distancias de
las diferentes flechas con respecto a él. Este método se hace de forma física con una
plomada que cae verticalmente a lo largo del cuerpo, la cuerda a la que está sujeta la
plomada sirve de referencia para saber las distancias y poder correlacionadas por
medio de fórmulas, pieza que el punto virtual antes mencionado reemplaza. En la
tabla 2 se evidencia la relación entre los ángulos obtenidos por la herramienta:
sistema para la detección de desviaciones de la espalda utilizando kinect y los
índices cifóticos y lordóticos así como su clasificación.
Tabla 2. Relación herramienta con índices cifóticos y lordóticos
Ángulos Clasificación
Herramienta Trabajada
Índice lordótico
Índice cifótico Rectificación Cifosis Lordosis
Normal cifótico
Normal lordótico
55° x x
31
3.1.2. Desarrollo algoritmo : Se desarrolla un algoritmo el cual captura una imagen del paciente mediante el kinect, luego es procesada para poder realizar de manera
virtual los métodos clínicos mencionados .
3.2. Diagrama de bloques En el diagrama de bloques de la figura 10 se representan los pasos a seguir de la
herramientas para su desarrollo.
Figura 10. Diagrama de bloques
3.2.1. Sensor kinect : es el encargado de de recibir todos los datos de la imagen
para enviarlos a la computadora.
3.2.2. Procesamiento de información: En este bloque se procesa toda la
información enviada por el sensor kinect, en este bloque se empieza a discriminar
toda la información de la imagen que no se necesita, luego de esto según lo
disponga el usuario se procede a realizar el test, en el caso del flechas se guardan
cada una de las posiciones seleccionadas en una variable de 3 dimensiones para
posteriormente hacer un procesamiento matemático para obtener el ángulo cifótico y
lordótico del paciente , si se selecciona el test de Adams se espera que el
especialista detenga la imagen, para que el mismo luego posicione los puntos sobre
la imagen del paciente, siguiente a esto se guardan las variables para hacer un
procesamiento matemático y visualizar el resultado.
Flujograma algoritmo
32
Figura 11. Flujograma algoritmo
3.2.3. Interfaz de usuario: es la interacción con el usuario, está compuesta por 6
botones los cuales son :
-Arriba :eleva la cámara del kinect
-Abajo: desciende la cámara del kinect
-Ajustado: finaliza el ajuste de la inclinación del kinect.
-Foto: es el símbolo de una cámara y se encarga detener la imagen(“foto”).
33
-Test adams : habilita test de adams.
-Test flechas sagitales : habilita el test de flechas sagitales
-OK: es el encargado de llegar al usuario paso a paso durante la realización de los
test.
Un viewbox el cual tiene en su contenido un image el cual es el que nos proyecta las
imágenes en la pantalla, un canvas que permite sobre él ubicar las elipses, tenemos
dos textblock los cuales están siendo utilizados para visualizar los mensajes, además
otro images para poder observar la imagen como se capturó.
En la figura 12 se evidencia la interfaz de usuario, esta es la interacción del
especialista con el software; en ella se interactúa con los diferentes botones ya
mencionados,además de dos recuadros en los que encontrará un ejemplo de cómo
debe ubicar los puntos y en el otro la imagen del paciente.
Figura 12. Interfaz gráfica
34
4. RESULTADOS.
Para las pruebas de la herramienta fue fundamental contar con radiografías, porque
como se ha mencionado a lo largo del documento el estándar de oro son las pruebas
con rayos x, con ellas se logra contrastar la información recolectada por medio de la
herramienta, la cual se vale de métodos clínicos y por medio de la radiografía se
puede conocer la precisión de la herramienta. Para la validación no se contó con la
radiografías de todos los sujetos de prueba, se pudo comparar con tres radiografías.
Prueba test de Adams:
Para el test de Adams se empieza por hacer inclinar a la persona con las piernas
extendidas y manos juntas, a medida que la persona va bajando se puede evidenciar
la espalda del paciente, el especialista puede tomar la cantidad de fotos que desee,
para efectos del primer diagnóstico el especialista debe revisar la espalda del
paciente mientras este se inclina, para tomar la “foto” en el momento que la asimetría
sea mayor.
35
Paciente: Estefania oliveros. Edad:17 años. Prueba: test de Adams.
Paciente: Juan Diego Pores Castellanos Edad:21 años.
Prueba: test de Adams
36
Paciente: Juan Carlos Cortes Parra Edad: 22 años Prueba: test de Adams
Paciente: Yarilie Gutierrez Edad:22 años. Prueba: test de Adams.
37
Paciente: Isolina Parra
Edad:47 años. Prueba: test de Adams.
Paciente: Viviana Cortes Edad: 23 años. Prueba: test de Adams.
Paciente: Leidy Vargas
38
Edad: 21 años. Prueba: test de Adams.
Paciente: Jonathan Santos. Edad:24 años. Prueba: test de Adams.
Paciente:Sebastian Jimenez
39
Edad:23 años. Prueba: test de Adams.
Paciente: Sebastian Jimenez Edad: 24 años. Prueba: test de Adams.
40
Paciente: Angie Jimenez. Edad:21 años. Prueba: test de Adams.
Paciente: Valentina Gomez Edad:17 años. Prueba: test de Adams.
41
Paciente: Maicol Florez Edad:21 años. Prueba: test de Adams.
Paciente: Talía Morales Edad:24 años. Prueba: test de Adams.
42
Paciente: Esteban Beltrán. Edad:20 años. Prueba: test de Adams.
Paciente: Sebastián Tunarrosa Edad:21 años. Prueba: test de Adams.
43
Paciente: Nicolle sthefany Nieto Edad:21 años. Prueba: test de Adams.
Paciente: Alberto Gomez Edad:22 años. Prueba: test de Adams
Paciente:Jean
44
Carlos Hernandez Edad:23 años. Prueba: test de Adams
Paciente: Elba Almanza Edad:46 años. Prueba: test de Adams
45
Paciente: Paula Andrea Ramos Edad:23 años. Prueba: test de Adams.
Paciente: Helmunt Alberto Gomez Edad:21 años. Prueba: test de Adams
46
Prueba test de flechas sagitales:
En el test de flechas sagitales el paciente se coloca de pie con una posición erguida
frente al sensor kinect, previo a esto se le han ubicado unos puntos físicos en cada
una de las “flechas”, para cuando el kinect tome la imagen el especialista puede
ubicar los puntos con el mouse de manera más fácil.
Paciente: Estefania oliveros Edad:17 años Prueba: test de flechas sagitales.
47
Paciente: Juan Diego Pores Castellanos Edad:21 años Prueba: test de flechas sagitales
Paciente: Juan Carlos Cortes Parra Edad:22 años Prueba: test de flechas sagitales
48
Paciente: Yarilie Gutierrez Edad:17 años Prueba: test de flechas sagitales
Paciente: Isolina Parra Edad:47 años Prueba: test de flechas sagitales
49
Paciente: Viviana Cortes Edad:23 años Prueba: test de flechas sagitales
Paciente: Leidy Vargas Edad:17 años Prueba: test de flechas sagitales
50
Paciente: Jonathan Santos Edad: 24 años Prueba: test de flechas sagitales
Paciente: Cristian Clavijo Edad:24 años Prueba: test de flechas sagitales
51
Paciente: Sebastian Jimenez Edad:24 años Prueba: test de flechas sagitales
Paciente: Angie Jimenez Edad:21 años Prueba: test de flechas sagitales
52
Paciente: Valentina Gomez Edad:16 años Prueba: test de flechas sagitales
Paciente: Maicol Florez Edad:21 años Prueba: test de flechas sagitales
53
Paciente: Talía Morales. Edad:24 años Prueba: test de flechas sagitales
Paciente: Esteban Beltrán Edad:20 años Prueba: test de flechas sagitales
54
Paciente: Sebastián Tunarrosa Edad:21 años. Prueba: test de flechas sagitales.
Paciente: Nicolle Sthefany Nieto Edad:21 años. Prueba: test de flechas sagitales.
55
Paciente: Paula Andrea Ramos Edad:23 años. Prueba: test de flechas sagitales.
Paciente: Helmunt Alberto Gomez Edad:21 años. Prueba: test de flechas sagitales.
56
Paciente: Elba Almanza Edad:46 años. Prueba: test de flechas sagitales.
Paciente: Jean Carlos Hernandez Edad: 23 años. Prueba: test de flechas sagitales.
57
Paciente: Alberto Gomez Edad:22 años. Prueba: test de flechas sagitales.
58
Margen de error en la Herramienta
prueba del error en el ángulo test de Adams
Prueba Error distancia kinect
59
Tabla 3. Resultados exámenes
NOMBRE APELLIDO EDAD TEST ADAMS TEST FLECHAS SAGITALES
ÁNGULO/°
ÍNDICE. LORDOSIS/°
ÍNDICE CIFOSIS/°
Yarilie Gutierrez 22 0,88° 33,44 15
Isolina Parra 47 6,34 43,4 13,49
Sebastian Jimenez 23 1,41 46,5 19
jhonatan santos 24 1,84 27,9 14,5
Cristian Clavijo 24 1,54 44 11
Viviana Cortes 23 1,36 40,5 12
Leidy Vargas 21 6,07 51,9 19,99
Angie Jimenez 21 1,1 45,99 23,99
Valentina Gomez 16 1,54 51,49 22,49
Maicol Florez 21 2,16 25 22,99
Thalia Morales 24 1 37 16,5
Esteban Beltran 20 3,9 34,5 21,49
Sebastian Tunarrrosa 21 3,01 21.5 3,3
Nicolle Nieto 21 6,98 36,4 3,2
Paula Ramos 23 4,18 30,5 15
Elza Almanza 46 3,5 25 4,49
Alberto Gomez 22 5,85 10,5 17,5
Jean Hernandez 23 6,88 50 3,8
60
Helmunt Gomez 21 1,36 15 3
Juan Cortes 22 5 40 3,1
Juan Pores 23 1.7 24 2,7
Tabla 4. análisis estadístico de los resultados
Población Hombres/° Mujeres/° Mujeres >40/° Todos/°
Cifras Media Mediana Media Mediana Media Mediana Media
Escoliosis 3,15 2,16 3,563333 3,5 4,92 4,92 3,336
Lordosis 30,809 31,2 39,562 38,75 34,2 34,2 34,977142
Cifosis 11,12545455 11 14,615 15 8,99 8,99 12,787142
Tabla 5 . porcentaje error herramienta.
Medida
Real herramienta porcentaje de error
Angulo 30 30,163 0,54
Distancia (cm)
152 152,2 0,13
61
Análisis de resultados: -En la tabla 4 se evidencia que las mujeres tienen mayor tendencia a sufrir
desviaciones anormales en la espalda, este fenómeno sucede tanto por causas
voluntarias(estéticas) o involuntarias(naturales). En el caso de la escoliosis las cifras
convergen en este hecho, además cuando una mujer se embaraza o llega a la
menopausia aumenta las posibilidades de una escoliosis, hecho que se evidencia en
la tabla 4 donde las mujeres mayores de 40 y además con hijos tienen un mayor
grado de escoliosis.
-Para la lordosis se evidencia en la tabla 4 que las mujeres son más propensas a
sufrir de esta enfermedad, la literatura al respecto explica que por asuntos de estética
la mujer y de hecho las hembras de algunas especies tienen esta curva lordótica más
pronunciada. Los cambios posturales por asuntos de vanidad como las llamadas fotos
“cola de pato”, los tacones y otras circunstancias en las que la mujer altera
voluntariamente su anatomía en el área lumbar, logran separar a las mujeres de los
hombres respecto a su curva lordótica.
-En la tabla 4 se evidencia una baja tendencia de ambos sexos a tener una cifosis,
mas se observa que el fenómeno que en esta población ocurre es una rectificación de
la curva torácica, dicha rectificación es más evidente en los hombres, esto puede
obedecer a varias causas que comparten tanto hombres como mujeres; como es la
etiología congénita, así que este contraste entre géneros se deduce que puede
provenir de las malas posturas tanto a la hora de estar sentados o en ocio, como
cuando se levantan cargas por parte de los hombres.
-En la tabla 5 se puede rescatar la exactitud del software, aquí se obtienen valores
muy cercanos a patrones físicos como lo es una escuadra de 30° y un objeto
predispuesto a una distancia de 150 cm del kinect, con porcentajes de error de menos
del 1% se evidencia la exactitud del software en las medidas.
62
5 RECOMENDACIONES Y SUGERENCIAS: -Al hacer uso de esta herramienta es importante haber consultado y leído el manual
previamente.
- La versión del kinect utilizada en esta herramienta es la V1(primera versión), por
asuntos de la investigación y además un ahorro económico se consideró suficiente
para cumplir con los objetivos propuestos, creando un software que es en esencia
reproducible con otras versiones del sensor kinect. Se recomienda entonces optar por
la versión V2 que permite una mayor resolución, aumentando la precisión al ubicar los
puntos de los diferentes test, y haciendo de la herramienta más efectiva.
- Como se indica en el manual, es importante contar con buen espacio a la hora de
realizar los test, además de no contar con estructuras, fondos y objetos dentro de la
imagen que sean reflejantes o transparentes.
.
6.Conclusiones:
1. Gracias a los datos recolectados por las pruebas es posible evidenciar en sus
cifras que la herramienta está alineada con la literatura existente sobre estas tres
enfermedades aquí trabajadas, es así que podemos sopesar su veracidad no solo con
las radiografías pensando en un línea cuantitativa, si no que además de puede desde
un foco cualitativo
2. En síntesis, cuando se anticipa a una situación aumentamos la posibilidad de
escenarios positivos. Es así que el tótem de esta herramienta es la prevención, la cual
es fundamental para evitar el desarrollo de las deformidades antes mencionadas, al
lograr que la herramienta sea aplicable en edades tempranas, que además permita un
método práctico y asequible, donde se relaciona elementos presentes en
videojuegos, pero que se direccionan a disciplinas lejanas a los jóvenes e infantes,
permite como consecuencia ubicar esta población joven e importante en escenarios
63
conocidos como los videojuegos , posibilitando la concientización de la prevención y
la paradoja que la salud no es un juego.
3. Otro escenario en que evidenciamos la prevención es la predisposición
entendible de los médicos al optar por pruebas de rayos x( aclaración hecha por
la doctora Margarita Caldas), esto por su efectividad y el menor riesgo para los
doctores, pero popularizando una alternativa que sí representa riesgos
importantes para la salud de los pacientes.Con herramientas como:sistema para
la detección de desviaciones de la columna vertebral utilizando kinect que
convergen en una línea donde se promueven las prácticas clínicas poco usadas
y además se intentan mejorar al articular procesos tecnológicos y de ingeniería a
asuntos meramente técnicos y pragmáticos, se logran promover alternativas
más sanas rezagadas en el pasado, mas puestas a la vanguardia con
tecnologías del presente.
4. Esta herramienta desarrollada en entornos propuestos para la interacción
con interfaces permite generar procesos didácticos y sencillos de manejar,
posibilitando su popularización y efectividad.
5. Es importante poner en contacto hechos que por la rapidez con la que
cambiamos no se logra sopesar sus consecuencias. Prácticas que están a la
moda como la forma de tomar una foto “sexy” alzando la cola como la de una
pato(selfie cola de pato) , donde alteramos así sea por segundos nuestra
anatomía, tienen repercusiones importantes en nuestro cuerpo, como una
posible lordosis, o incluso cambios constantes, por ejemplo; en nuestra forma de
realizar las tareas desde sentados, generan unas repercusiones que están
disminuyendo la calidad de vida al no respetar nuestra naturaleza.
64
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