Red neuronal convolucional aplicado a la estimulación de motricidad fina con un videojuego en un paciente con hemiparesia izquierda

Resumen

El 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 incentiva 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 objetivo.