Lista przedmiotów z materiałami udostępnionymi dla studentów

Dla_studentów
  • Increase font size
  • Default font size
  • Decrease font size

Krzysztof Szczepaniak

Biomechanika i rozpoznawanie wad stopy – system do samodzielnej diagnostyki i korekty wad


Biomechanics and recognition of foot defects – system for self-diagnosis and correction


Opiekun pracy dyplomowej: dr Bartłomiej Zagrodny
Praca dyplomowa inżynierska obroniona 2019-02-14
Streszczenie pracy dyplomowej:
Celem niniejszej pracy dyplomowej, jest zaprojektowanie, rozwiniecie, ocena, porównanie oraz opisanie nowej metody szybkiej i samodzielnej oceny oraz korekcji najczęściej występujących wad postawy stopy. Temat niniejszej dysertacji wybrany został przez wzgląd na brak świadomości konsekwencji nieprawidłowej posty stopy na ogólna kondycje zdrowotna oraz układ kostny, wśród ludzi, ze szczególnym wskazaniem na osoby amatorsko rozpoczynające uprawianie sportu. Rozwiązanie, mające być rozwiązaniem rozpoznanego problemu, wykorzystuje techniki z zakresu rozpoznawania obrazów (także: widzenia komputerowego), wspieranego przez klasyfikacyjne metody analizy danych z wykorzystaniem uczenia maszynowego, aby obliczyć i zweryfikować wartość testu różnicy w położeniu kości łódkowatej (z ang. Navicular DropTest - NDT), co pozwoli na ocenę postawy stopy na podstawie dwóch zdjęć, wykonanych dla stopy w pozycji neutralnej stawu skokowo-piętowego oraz naturalnej dla osoby badanej, za która przyjmuje się jej położenie właściwe dla codziennych aktywności. Końcowy rezultat pracy programy zawiera wyniki pomiarowe oraz rekomendacje dla użytkownika, które pomogą w korekcji wady. Rozwiązanie jest analiza statyczna, zaprogramowana z wykorzystaniem języka Python. Otrzymane wyniki wskazują, iż algorytm jest prawidłowy i wiarygodny, szczególnie w zakresie wykrywania konturu stopy na zdjęciu, mierzenia wymaganych odległości w pikselach oraz ich konwersji na milimetry. Wyniki, cechujące się większą dokładnością wobec stanu faktycznego,otrzymane zostały w przypadku mężczyzn,co bezpośrednio wynika z różnicy w średniej długości stopy miedzy płciami, co z kolei ma wpływ na wartości progowe wad w przypadku testu NDT.
Abstract:
The purposeofthisdissertationistodesign,develop,assess,compareandproperly describeanewmethodforfastself-examinationandcorrectionofthemostfrequentfoot faultypostures. The topicofthisdissertationwaschosenduetothelackofconsequencesawareness in regularpeople,withtheparticularemphasisputonathleteswhononprofessionally takeupasport,ofthefaultyfeetpostureontheoverallhealthandskeletalsystem. The solution,developedtotacklethisproblem,usesimageprocessingandcomputer vision techniquessupportedbythemachinelearningmethodsindataanalysis,tocalcu- late andverifytheNavicularDropTest(NDT)valueandthoughassessthepostureof a footfromthetwophotographs,madeforneutralsubtalarandnaturalposition,that is definedasusualforapatientduringhisdailyactivities.Finaloutputconsistsofthe results ofmeasurements,followedbythedefect-specificrecommendationsforthecorrec- tion. ThesolutionfocusesonthestaticanalysisandiscodedinthePythonprogramming language. Results obtainedindicate,thatthedevelopedalgorithmisvalidandreliableinterms of footdetectiononthephoto,measuringtherequireddistancesinpixelsandconversion to millimetres.Moreaccurateresultswereobtainedformenthanforwomen,which results fromthedifferencesinmeanfootlengththataffectstheNDTdefectthreshold values.