Resumen
- Biomechanical analyses provide an extensive source of data that are deeply explored by physicians, engineers and trainers from the mechanical and physiological point of view. This data includes kinetic and kinematic parameters that are quite useful to study human locomotion. However, most of these analyses stay on a very superficial level. Recently data and computational science expanded their coverage to new areas and new analysis tools are available. These analyses include the use of machine learning tools for data mining processes. All of these new tools open a total new level of data analysis, thus newer and deeper questions are proposed in order to provide more accurate prediction results with strict decision support. On the other hand, Squat is an exercise widely used for physical conditioning since it puts into operation various muscles at the same time of the lower and upper train. However bad squatting could drive to injuries at the back and knee level. These injuries are especially common in patients without physical conditioning. In this study, squat data is analyzed using Self-Organizing Maps (SOM) to identify possible relevant parameters from the subjects that could affect the movement performance especially at the knee joint.
- Los análisis biomecánicos proporcionan una amplia fuente de datos que médicos, ingenieros y entrenadores exploran a fondo desde el punto de vista mecánico y fisiológico. Estos datos incluyen parámetros cinéticos y cinemáticos que son bastante útiles para estudiar la locomoción humana. Sin embargo, la mayoría de estos análisis se quedan en un nivel muy superficial. Recientemente, los datos y la ciencia computacional han ampliado su cobertura a nuevas áreas y se dispone de nuevas herramientas de análisis. Estos análisis incluyen el uso de herramientas de aprendizaje automático para procesos de minería de datos. Todas estas nuevas herramientas abren un nivel totalmente nuevo de análisis de datos, por lo que se proponen preguntas más nuevas y profundas con el fin de proporcionar resultados de predicción más precisos con un estricto apoyo a la toma de decisiones. Por otro lado, la sentadilla es un ejercicio muy utilizado para el acondicionamiento físico ya que pone en funcionamiento varios músculos al mismo tiempo del tren inferior y superior. Sin embargo, una mala postura en cuclillas puede provocar lesiones a nivel de la espalda y las rodillas. Estas lesiones son especialmente comunes en pacientes sin acondicionamiento físico. En este estudio, los datos de sentadilla se analizan utilizando Mapas Auto-Organizativos (SOM) para identificar posibles parámetros relevantes de los sujetos que podrían afectar al rendimiento del movimiento especialmente en la articulación de la rodilla.