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Computational Tool to Support Hand Posture for Diagnosing Carpal Tunnel Syndrome

El artículo aborda el uso de herramientas computacionales como apoyo para el diagnóstico del Síndrome del Túnel Carpiano (STC), una neuropatía periférica común causada por la compresión del nervio mediano en la muñeca. Este síndrome afecta principalmente a personas que realizan movimientos repetitivos de la mano y la muñeca, como trabajadores de oficina, ensambladores en fábricas y músicos. En México, la prevalencia del STC se estima entre el 3% y el 6% de la población, con una mayor incidencia en mujeres de 30 a 60 años. El STC representa una carga significativa para el sistema de salud y la economía, debido a los costos asociados con el tratamiento y la pérdida de productividad. Tradicionalmente, el diagnóstico del STC se realiza mediante pruebas clínicas como el signo de Tinel y el signo de Phalen, complementadas con estudios electrodiagnósticos. Sin embargo, estas técnicas pueden ser invasivas y costosas. El artículo destaca el creciente interés en el uso de tecnologías de visión por computadora para el diagnóstico médico, específicamente Mediapipe de Google, que facilita la detección y seguimiento de los puntos clave de la mano en tiempo real.
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Computational Tool to Support Hand Posture for Diagnosing Carpal Tunnel Syndrome

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.3174202408075

  • Palavras-chave: Síndrome del Túnel Carpiano, Diagnóstico médico, Visión por computadora, Seguimiento de manos, Tecnologías no invasivas.

  • Keywords: Carpal Tunnel Syndrome, Medical Diagnosis, Computer Vision, Hand Tracking, Non-Invasive Technologies

  • Abstract: The article discusses the use of computational tools to support the diagnosis of Carpal Tunnel Syndrome (CTS), a common peripheral neuropathy caused by compression of the median nerve in the wrist. This syndrome primarily affects individuals who perform repetitive hand and wrist movements, such as office workers, factory assemblers, and musicians. In Mexico, the prevalence of CTS is estimated to be between 3% and 6% of the population, with a higher incidence among women aged 30 to 60 years. CTS represents a significant burden on the healthcare system and the economy due to the costs associated with treatment and lost productivity. Traditionally, CTS is diagnosed through clinical tests such as Tinel's sign and Phalen's sign, supplemented by electrodiagnostic studies. However, these techniques can be invasive and costly. The article highlights the growing interest in the use of computer vision technologies for medical diagnosis, specifically Google's Mediapipe, which facilitates real-time detection and tracking of hand key points.

  • Braulio José Cruz Jiménez
  • Mirtha Janeth Montañez Rufino
  • Luis Josué Ricalde Castellanos
  • Ricardo Javier Peón Escalante
  • César Augusto Villanueva López
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