Modelo de TCC para o Curso de Ciência da Computação da UNIVALI

UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ
CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR
CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
UTILIZAÇÃO DE BIOFEEDBACK CINEMÁTICO COM SENSOR
KINECT EM SESSÕES DE FISIOTERAPIA.
por
Ewerton Luis de Mattos
Itajaí (SC), junho de 2012
UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ
CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR
CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
UTILIZAÇÃO DE BIOFEEDBACK CINEMÁTICO COM SENSOR
KINECT EM SESSÕES DE FISIOTERAPIA.
Área de Visão Computacional
por
Ewerton Luis de Mattos
Relatório apresentado à Banca Examinadora
do Trabalho Técnico-científico de Conclusão
do Curso de Ciência da Computação para
análise e aprovação.
Orientador: Adhemar M. do Valle Filho, Dr.
Co-orientador: Christian Lorenzo de Aguiar
Marchi, M. Sc.
Itajaí (SC), junho de 2012
RESUMO
MATTOS, Ewerton Luis. Utilização do sensor Kinect para auxílio às sessões de fisioterapia.
Itajaí, 2012. 97. Trabalho Técnico-científico de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência
da Computação) – Centro de Ciências Tecnológicas da Terra e do Mar, Universidade do Vale
do Itajaí, Itajaí, 2012.
A análise do movimento aplicada à fisioterapia é uma área de estudo que têm crescido nos
últimos anos impulsionada pela popularização da computação, a qual se tornou uma
ferramenta valiosa e eficaz para as análises, tanto quantitativa como qualitativa do movimento
humano. Em novembro de 2012 a Microsoft lançou o sensor Kinect para o console XBOX o
qual permite que o jogador interaja com o jogo sem a utilização de um joystick. Em fevereiro
de 2012 foi lançado o SDK para o Kinect, e isso abriu um leque imenso de possibilidades para
que programadores desenvolvessem seus aplicativos utilizando o sensor Kinect. Como o
processo de análise de movimento é complexo e exige instrumental específico, sua utilização
inviabiliza sua utilização clínica diária. Para resolver este problema, desenvolveu-se ideia de
utilizar o Kinect para exigir menor demanda por parte do profissional avaliador durante os
treinamentos motores. Em atividades de análise de trabalho motor o processo de medição e
análise do movimento pode tomar muito tempo e devido a isso não é feito em todas as
sessões. Com a utilização do Kinect e do software que foi desenvolvido, toda a evolução do
paciente poderá ser registrada com riqueza de detalhes, proporcionando assim análises fáceis
e eficientes, importantes para a evolução de cada paciente. Valendo-se das funcionalidades de
comandos por voz, presente no Kinect, o profissional avaliador pode interagir com o software
sem deixar de dar atenção ao paciente. O paciente, que geralmente não vê as sessões de
treinamento como uma atividade agradável, também será beneficiado por uma interface que
lhe informa em tempo real a evolução de seus movimentos e o estimula a alcançar seus
objetivos. Espera-se que este software possa ser útil para ampliar a tecnologia disponível para
o treinamento motor e potencializar o efeito positivo do exercício terapêutico, beneficiando
assim, os profissionais que realizam este tipo de atividade e que precisam, para isso, de uma
ferramenta fácil de usar e eficaz para registrar o desempenho de seus pacientes.
Palavras-chave: Kinect. Biofeedback Cinemático. Treinamento motor.
ABSTRACT
The analysis of motion applied to physical therapy is an area of study that have grown in
recent years driven by the popularization of computers, which became a valuable and
effective tool for the analysis, both for quantitative and qualitative human movement analysis.
In November 2012 Microsoft released the Kinect sensor for XBOX console which allows the
player to interact with the game without using a joystick, in February 2012 was released the
SDK for the Kinect, and opened a huge range of possibilities for programmers to develop
their applications using the Kinect sensor. As the process of motion analysis is complex and
requires specific instruments, their use precludes its clinical use daily. To solve this problem,
it was developed the idea of using Kinect to require less demand by the professional appraiser
during training engines. In activity analysis engine working process measurement and
analysis of the movement can take a long time and because of this, the analysis is not done at
all sessions, Using the Kinect and specific software developed, the whole evolution of the
patient can be recorded in great detail, thus providing easy and efficient analysis, important
for the evolution of each patient. Taking advantage of the functionality of voice commands,
present in the Kinect, the professional appraiser can interact with the software while giving
patient care. The patient, who usually do not see the physical therapy sessions as an enjoyable
activity and will benefit from an interface that tells you in real time the evolution of their
movements and encourage to reach their goals. It is hoped that this software can be useful to
expand the technology available to motor training and enhance the positive effect of exercise
therapy, thus benefiting the professionals who perform this type of activity and need for this,
an easy to use tool and effective way to record the performance of their patients.
Keywords: Kinect. Kinematic Biofeedback. Motor training.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Modelo de atendimento ao paciente. ......................................................................... 26
Figura 2. Modelo abrangente e integrado de análise qualitativa. Relação de alguns pontos
importantes de cada tarefa. ............................................................................................... 37
Figura 3. Mensuração de ângulo relativo. ................................................................................ 49
Figura 4. Mensuração de ângulo absoluto em .......................................................................... 50
Figura 5. Exemplo 1 de utilização do Goniômetro. .................................................................. 51
Figura 6. Exemplo 2 de utilização do Goniômetro................................................................... 51
Figura 7. Eletrogoniômetro....................................................................................................... 52
Figura 8. Sensor Kinect ............................................................................................................ 58
Figura 9. Pontos de luz infravermelha projetadas pelo Kinect. ................................................ 60
Figura 10. Imagem de profundidade......................................................................................... 61
Figura 11. Pontos de junção reconhecíveis pelo Kinect. .......................................................... 62
Figura 12. Pontos de junção visualizados em uma aplicação. .................................................. 62
Figura 13. Campo de visão do Kinect. ..................................................................................... 63
Figura 14. Virtual Healtcare ..................................................................................................... 71
Figura 15. Análise de marcha com o VirtualHealtcare ............................................................ 71
Figura 16. Casos de uso do fisioterapeuta. ............................................................................... 78
Figura 17. Caso de uso do paciente. ......................................................................................... 79
Figura 18. Caso de uso do sistema. .......................................................................................... 80
Figura 19. Diagrama de sequencia do caso de uso: Cadastrar Exercício ................................. 81
Figura 20. Diagrama de sequencia do caso de uso: Executa Exercício .................................... 82
Figura 21. Diagrama de sequencia do caso de uso: Fornecer Feedback .................................. 83
Figura 22. Diagrama de Classes ............................................................................................... 85
Figura 23 Diagrama ER. ........................................................................................................... 86
Figura 24. Tela de Cadastro de Exercício (1 de 2). .................................................................. 87
Figura 25. Tela de Cadastro de Exercício (2 de 2). .................................................................. 88
Figura 26. Tela de execução do exercício. ............................................................................... 89
Figura 27. Pontos de junção e suas áreas de limiar .................................................................. 90
Figura 28. Limiar (janela) de tempo. ........................................................................................ 91
Figura 29 Fisioterapeuta e Paciente em posições diferentes. ................................................... 99
Figura 30. Rotina que move o esqueleto para determinado ponto no espaço. ....................... 100
Figura 31. Rotina de normalização do esqueleto. ................................................................... 102
LISTA DE TABELAS
Tabela 1. Modelos para análise qualitativa .............................................................................. 35
LISTA DE EQUAÇÕES
Equação 1 ................................................................................................................................. 42
Equação 2 ................................................................................................................................. 45
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
.Net
ADM
ADMA
ADMA-A
ADMP
EOS
NUI
SDK
TTC
UML
UNIVALI
Framework de desenvolvimento Microsoft.
Amplitude de Movimento
Amplitude de Movimento Ativa
Amplitude de Movimento Ativo-Assistida
Amplitude de Movimento Passiva
Estratégia de Observação Sistemática
Natural User Interface
Software Development Kit
Trabalho Técnico-científico de Conclusão de Curso
Unified Modeling Language
Universidade do Vale do Itajaí
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO....................................................................................15
1.1 PROBLEMATIZAÇÃO ................................................................................... 16
1.1.1 Formulação do Problema ............................................................................... 16
1.1.2 Solução Proposta ............................................................................................. 16
1.2 OBJETIVOS ...................................................................................................... 18
1.2.1 Objetivo Geral ................................................................................................. 18
1.2.2 Objetivos Específicos ...................................................................................... 18
1.3 METODOLOGIA ............................................................................................. 19
ESTRUTURA DO TRABALHO ............................................................................. 21
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ......................................................22
2.1 FISIOTERAPIA ................................................................................................ 22
2.1.1 O Exercício....................................................................................................... 22
2.1.2 Cinesioterapia .................................................................................................. 23
2.2 BIOMECÂNICA ............................................................................................... 31
2.2.1 A Cinemática na análise do movimento humano ........................................ 32
2.2.2 Análise Qualitativa do Movimento Humano................................................ 33
2.2.3 Cinemetria ....................................................................................................... 39
2.2.4 Sistemas de Mensuração ................................................................................ 45
2.3 BIOFEEDBACK ............................................................................................... 53
2.3.1 Feedback para controle do movimento humano ......................................... 54
2.3.2 Feedback para Controle e Aprendizado Motor ........................................... 55
2.4 KINECT ............................................................................................................. 57
2.4.1 Como funciona o sensor Kinect ..................................................................... 58
2.5 VISÃO COMPUTACIONAL .......................................................................... 64
2.6 NUI (NATURAL USER INTERFACE).......................................................... 67
2.7 SISTEMAS SIMILARES ................................................................................. 70
3 DESENVOLVIMENTO ......................................................................75
3.1 MODELAGEM ................................................................................................. 75
3.1.1 Levantamento de Requisitos .......................................................................... 76
3.1.2 Diagrama de Casos de Uso ............................................................................. 77
3.1.3 Diagrama de Sequencia .................................................................................. 80
3.1.4 Diagrama de Classes ....................................................................................... 83
3.1.5 Diagrama ER ................................................................................................... 86
3.1.6 Detalhamento do sistema................................................................................ 86
3.2 PROCESSO DE DESENVOLVIMENTO ...................................................... 92
3.2.1 WPF e Metro UI .............................................................................................. 92
3.2.2 Entity Framework ........................................................................................... 93
3.2.3 Kinect SDK 1.6 ................................................................................................ 93
3.2.4 Dificuldades e Desafios ................................................................................... 94
4 CONCLUSÕES ..................................................................................104
15
1 INTRODUÇÃO
O estudo do movimento do corpo humano, desperta nosso interesse há séculos, o
aperfeiçoamento deste estudo criou a disciplina que conhecemos hoje como cinesiologia.
A cinesiologia surgiu e desenvolveu-se a partir da fascinação dos seres humanos pelo
comportamento motor animal (LEHMKUHL; SMITH, 1987). A lista dos grandes estudiosos
que se interessaram pelo estudo do movimento humano é extensa e seleta, entre eles podemos
citar: Aristóteles (384-322, a.C), considerado o “pai da cinesiologia”, Arquimedes (287-212
a.C), desenvolveu os princípios hidrostáticos, utilizados até hoje para análise do movimento
de nadadores. Galeno (131-202 d.C), contribuiu para o estudo da contração muscular para
produção de movimento e até mesmo Leonardo da Vinci (1452-1519) que foi um dos
primeiros a registrar dados científicos da marcha humana.
A cinesiologia impulsionou ainda a cinemetria, que é a ciência que estuda as variáveis
cinemáticas do movimento, porém, registrar os dados do estudo de um movimento do corpo
humano de forma científica e baseado em uma metodologia, geralmente é uma tarefa
trabalhosa, criteriosa e complexa que exige grande esforço por parte do pesquisador, pois
demanda de computadores, câmeras de vídeo e outros dispositivos tecnológicos que
geralmente são caros, de difícil utilização mas que se tornaram indispensáveis para os estudos
e tratamento do movimento do corpo-humano.
No campo tecnológico, tem havido um crescente interesse por aplicações de visão
computacional (BALLARD; BROWN, 1982) a qual aborda o problema da extração ou
obtenção de informações através da análise de imagens. Este interesse tem possibilitado o
desenvolvimento de sistemas para diversas áreas do conhecimento como tratamento de
imagens, avaliação de performance esportiva, treinamento funcional entre outros, os quais
proporcionaram grandes avanços às áreas as quais se aplicam.
A área médica é grande consumidora de aplicações de visão computacional, pode-se
citar como exemplo o uso de visão computacional para realçar características de interesse em
imagens de tomografia com o objetivo de facilitar o diagnostico de alguma doença.
O acesso a câmeras de vídeo de baixo custo que proporcionam imagens de boa
qualidade, tem motivado especialmente o desenvolvimento de aplicações nesta área. O evento
16
mais recente que está contribuindo para esta motivação é o lançamento do sensor Kinect for
XBOX pela Microsoft. Este sensor foi lançado com o objetivo de dispensar o uso de joysticks
para alguns jogos do console XBOX, porém com o lançamento do Kinect for Windows e do
seu respectivo SDK uma vasta gama de possibilidades se abriu para os desenvolvedores de
software, pois agora, sistemas de computador que utilizam a movimentação do corpo humano
como entrada de dados são perfeitamente viáveis.
Neste trabalho, o sensor Kinect e o software desenvolvido são apresentados como uma
ferramenta fácil de usar e com potencial de instrumentar medições e treinamento
cinesioterapêutico, tornando-os mais agradáveis, fáceis e contagiantes. Por certo, o paciente é
beneficiado pela característica de feedback do sistema, onde, em tempo real, ele pode
visualizar a qualidade do movimento que está executando bem como a evolução de seu
tratamento ao longo das seções realizadas.
1.1 PROBLEMATIZAÇÃO
1.1.1 Formulação do Problema
A tarefa de análise de movimento humano pode ter vários propósitos e para cada
propósito se faz necessário a aplicação de metodologias, dispositivos e técnicas específicas.
Independente do propósito, estas tarefas são muito trabalhosas e criteriosas.
Em sessões de fisioterapia de reabilitação, através do treinamento motor, o
profissional fisioterapeuta preocupa-se exclusivamente em acompanhar o paciente na
execução correta dos exercícios propostos para a reabilitação não restando assim, tempo
suficiente para que ele faça avaliações sobre o exercício executado durante a sessão. Isto
geralmente é feito em momentos distintos da sessão propriamente dita.
Sabe-se que esta avaliação traz subsídios importantes para o fisioterapeuta a fim de
detectar se o paciente está evoluindo de forma satisfatória no tratamento ou se o tratamento
prescrito está sendo suficientemente efetivo. Isso coloca o fisioterapeuta diante de um dilema,
fazer ou não a avaliação durante o treino de movimento do paciente? De fato, na maioria dos
casos, as avalições não são realizadas durante as sessões, pois naquele momento o foco é o
paciente e não a medição.
1.1.2 Solução Proposta
17
Desenvolver um sistema que utiliza o sensor Kinect para acompanhar sessões de
fisioterapia, registrando os movimentos do paciente, propiciando feedback para o paciente no
sentido de informá-lo se ele está executando o movimento de forma correta e provendo ao
fisioterapeuta maneiras de identificar se a evolução do paciente é satisfatória para o
tratamento proposto.
O sistema permite que o fisioterapeuta cadastre um exercício previamente, o cadastro
do exercício é feito diante do sensor o qual registra o movimento desde sua posição inicial até
a final. Durante a execução da sessão de reabilitação, este exercício previamente cadastrado, é
mostrado ao paciente como um exemplo, o paciente tenta imitar o movimento que o
fisioterapeuta fez ao cadastrar o exercício. A qualidade da imitação do movimento determina
o percentual de acerto do paciente ao realizar o movimento do exercício, ou seja, quanto mais
parecido for o movimento executado pelo paciente do movimento cadastrado pelo
fisioterapeuta, maior será seu percentual de acerto.
O sistema mostra simultaneamente a execução do exercício pré-cadastrado (exemplo)
pelo fisioterapeuta e a execução atual que está sendo feita pelo paciente. Mostra também um
medidor em forma de barra de progresso que indica o quão próximo o movimento executado
está do gabarito, assim o paciente obtém um feedback em tempo real da qualidade de
execução do seu movimento
Todos os dados registrados durante a sessão do paciente são armazenados para
possibilitar outras análises por parte do fisioterapeuta.
18
1.2 OBJETIVOS
1.2.1 Objetivo Geral
Desenvolver um sistema que utilize o sensor Kinect para auxiliar o fisioterapeuta e
medir o desempenho de pacientes em sessões de treinamento motor.
1.2.2 Objetivos Específicos

Estudar e identificar em quais tipos de fisioterapia o sensor pode ser utilizado;

Estudar e entender como é medida a evolução dos pacientes em sessões de
fisioterapia;

Estudar o sensor Kinect e seu funcionamento;

Estudar a API do Kinect;

Pesquisar e Analisar ferramentas similares;

Elaborar a especificação e modelagem da ferramenta proposta; e

Realizar a implementação da ferramenta de acordo com a modelagem
desenvolvida.
19
1.3 Metodologia
Para o desenvolvimento da Fundamentação Teórica foram feitas pesquisas em livros,
artigos científicos, sites e trabalhos acadêmicos sobre conceitos e métodos de medição de
movimentos utilizados por profissionais da área de Fisioterapia. Para estudo do
funcionamento do Kinect e suas potencialidades foi estudada a documentação oficial do SDK,
sites oficiais mantidos pela Microsoft para uso da comunidade de desenvolvedores .Net
(Framework de Desenvolvimento Microsoft) e sites não oficiais que publicam estudos e
aplicativos que estão sendo desenvolvidos para serem utilizados com o sensor Kinect.
Através das pesquisas identificaram-se ferramentas e metodologias consideradas para
o desenvolvimento do trabalho. No primeiro passo do projeto foi feita a análise da área de
Fisioterapia e de soluções similares utilizando o Kinect para definição do escopo e requisitos
exigidos pelo sistema.
A etapa seguinte compreendeu a análise e modelagem conceitual do sistema, e para
descrição das operações e suas sequências foi utilizada a UML (Unified Modeling Language Linguagem Unificada de Modelagem). Na modelagem do sistema foram descritos os
requisitos funcionais, não funcionais e regras de negócio além de diagramas de caso de uso do
sistema, de classes e o diagrama de sequência demonstrando detalhadamente as operações que
foram implementadas.
A etapa seguinte consistiu na implementação do sistema. Apenas o acadêmico autor
deste trabalho foi o desenvolvedor, por isso não foi utilizada nenhuma metodologia de
desenvolvimento e gestão de projeto.
Como neste projeto optou-se pelo uso do Entity Framework 5.0, inicialmente foi feito
um estudo das funcionalidades disponíveis nesta versão, e em seguida foi desenvolvido o
diagrama de entidades (diagrama EDMX), a partir deste diagrama o banco de dados e as
classes de negócio foram geradas. Tendo o banco de dados e as principais classes de negócio
disponíveis, iniciou-se a tarefa de desenvolvimento da camada de acesso a dados, como este
projeto possui relativamente poucas operações com banco de dados, optou-se pela utilização
do padrão de projeto Repositório Genérico o qual tem por objetivo a utilização de apenas uma
classe com as principais operações de manipulação de dados, criação, alteração, exclusão,
20
listagem e listagem por chave primária, todas as entidades do projeto utilizam esta classe de
repositório genérico para comunicarem-se com o banco de dados.
Após esta etapa iniciou-se o processo de desenvolvimento da interface de interação do
usuário com o sistema. Para o desenvolvimento da interface foi utilizada a tecnologia WPF
que é flexível e robusta, requisitos importantes para o projeto que foi desenvolvido. O
desenvolvimento desta camada do software teve como inspiração a interface Metro que foi
desenvolvida para o Windows 8. As premissas da linguagem Metro dizem que a interface com
o usuário deve ser simples, bonita e com foco no conteúdo, estes conceitos foram aplicados no
FisioKinect o que resultou em um software extremamente simples e intuitivo de operar.
A última etapa do processo de desenvolvimento foi a mais desafiadora e trabalhosa e
consistiu no desenvolvimento das regras de negócio e rotinas manipulação dos streams
fornecidos pelo Kinect para fazer a gravação, reprodução e comparação dos movimentos do
fisioterapeuta e do paciente. Nesta última etapa a utilização de bibliotecas utilitárias e a
participação em comunidades de desenvolvedores, foram de grande valia para o projeto.
Este projeto não teve uma fase específica para testes, os testes foram realizados ao
longo do processo de desenvolvimento por meio de testes unitários e de uma bateria de testes
informais realizados após o desenvolvimento pelo próprio desenvolvedor.
Optou-se por este modelo de teste, por considerar-se que o teste de uma ferramenta
deste tipo precisa ser feito por um profissional da área de fisioterapia seguindo uma
metodologia bem planejada. Além disso, pacientes reais com limitações funcionais e
históricos clínicos similares precisariam ser avaliados e não foi possível obter um grupo de
candidatos com essas características em tempo hábil.
Haveria ainda a necessidade de confrontar os dados gerados pelo FisioKinect com
dados gerados por outra ferramenta. Esta outra ferramenta e profissionais que pudessem
fornecer estes dados não se fizeram disponíveis.
Por estes fatores, após a conclusão deste trabalho, o software ficará disponível para
que alguma clínica de fisioterapia se prontifique a testar o software de maneira estruturada ou
que algum acadêmico da área da saúde se interesse por um estudo desta natureza.
21
Estrutura do Trabalho
O trabalho foi dividido em quatro capítulos, sendo eles: Introdução, Fundamentação
Teórica, Desenvolvimento e Conclusões.
A Introdução traz uma visão geral do projeto, a problematização, os objetivos do
trabalho, sua metodologia e estrutura.
A Fundamentação Teórica apresenta conceitos de Fisioterapia como Biomecânica,
Cinemetria, Biofeedback e Tipos de Exercícios, e para os aspectos tecnológicos do projeto é
feito um estudo sobre NUI (Natural User Interface), Visão Computacional, o funcionamento
do sensor Kinect e das potencialidades que ele proporciona.
O Desenvolvimento apresenta detalhes do sistema que foi desenvolvido, bem como
sua modelagem e metodologia, seguindo conceitos da UML e discutindo limitações e
características do sistema.
As Conclusões encerram esta etapa do trabalho, abordando os assuntos apresentados,
entre outras considerações.
22
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Para levantar as informações necessárias ao desenvolvimento do projeto foram
realizadas pesquisas e estudos em livros, periódicos, artigos e sites de internet, focando nos
objetivos do projeto. Dentre as informações levantadas destacam-se conceitos da área de
Fisioterapia como: o exercício e seus vários tipos do ponto de vista terapêutico, Biomecânica,
Cinemetria e o Biofeedback Cinemático.
Do aspecto das tecnologias utilizadas neste projeto é feito um estudo sobre NUI, Visão
Computacional e do funcionamento do sensor Kinect, bem como das potencialidades que este
sensor proporciona.
Os dados, informações e estudos realizados podem ser vistos nesta sessão.
2.1 Fisioterapia
Este projeto é da área tecnológica, mas faz-se necessário profundo estudo e
entendimento do que é fisioterapia, o COFFITO (Conselho Federal de Fisioterapia e Terapia
Ocupacional) (2012), define assim a fisioterapia:
É uma ciência da Saúde que estuda, previne e trata os distúrbios cinéticos funcionais
intercorrentes em órgãos e sistemas do corpo humano, gerados por alterações
genéticas, por traumas e por doenças adquiridas. Fundamenta suas ações em
mecanismos terapêuticos próprios, sistematizados pelos estudos da Biologia, das
ciências morfológicas, das ciências fisiológicas, das patologias, da bioquímica, da
biofísica, da biomecânica, da cinesia, da sinergia funcional, e da cinesia patologia de
órgãos e sistemas do corpo humano e as disciplinas comportamentais e sociais.
2.1.1 O Exercício
Há muito tempo sabe-se que exercícios físicos trazem inúmeros benefícios para a
saúde e podem ser usados de forma terapêutica para tratar problemas de saúde bem
específicos como, problemas respiratórios, cardiovasculares, neurológicos e é claro
comprometimento das funções motoras. Segundo KISNER e COLBY (1998) o exercício
terapêutico é
o treinamento sistemático e planejado de movimentos corporais, posturais ou
atividades físicas com a intenção de proporcionar ao paciente meios de tratar ou
prevenir comprometimentos, melhorar, restaurar ou aumentar a função física,
prevenir ou reduzir fatores de risco relacionados à saúde, otimizar o estado geral de
saúde ou a sensação de bem-estar.
23
“O exercício terapêutico é considerado um elemento central na maioria dos planos de
assistência da fisioterapia, complementado por outras intervenções, com a finalidade de
aprimorar a função e reduzir uma incapacidade” (HALL; BRODY, 2007).
“O exercício terapêutico é uma das ferramentas chave que um fisioterapeuta usa para
restaurar e melhorar o bem estar musculoesquelético ou cardiopulmonar do paciente”
(KISNER; COLBY, 1998).
2.1.2 Cinesioterapia
A palavra cinesioterapia tem sua origem etimológica no idioma grego, sendo Kinésia
(movimento) e Thérapéia (tratamento). Em 1847, Auguste Georgii define cinesioterapia como
o “tratamento das doenças através do movimento” (GÉNOT, 1989).
Segundo Gardiner (1995), “cinesioterapia é um meio de acelerar a recuperação do
paciente de ferimentos e doenças que alteram seu modo normal de vida”.
A evolução nos conhecimentos de fisiologia, os atuais conceitos neuro-musculares,
neuro-sensitivo-motores e suas repercussões no movimento determinaram o abandono da
definição de cinesioterapia proposto em 1847. Atualmente, utiliza-se a definição de Boris
Dolto: “a cinesioterapia não é o tratamento através do movimento, mas o tratamento do
movimento” (DOLTO, 1996 apud GÉNOT, 1989).
Assim o objeto da cinesioterapia é a patologia do movimento, ou ainda a patologia
cuja prevenção e cura pode se dar mediante o movimento. O movimento é o objeto de estudo
e de intervenção da Fisioterapia (BOTOMÉ; REBELATO, 1999).
Neste projeto é estudada a avaliação em cinesioterapia e as principais técnicas
aplicadas nos tratamentos.
2.1.2.1 Amplitude de movimento
A amplitude de movimento (ADM) é uma técnica básica usada para exame e início do
tratamento em um programa de intervenção cinesioterapêutica (KISNER; COLBY, 1998).
Kisner e Colby (1998) dizem ainda:
A estrutura das articulações, assim como a integridade e a flexibilidade dos tecidos
moles que passam pelas articulações afetam a quantidade de movimento que pode
24
ocorrer entre dois ossos, o movimento completo possível é chamado de amplitude de
movimento. Quando um segmento se move em sua amplitude de movimento, todas
as estruturas da região são afetadas: músculos, fáscias, vasos e nervos.
Vários fatores podem levar à diminuição da amplitude de movimento como: doenças
sistêmicas, articulares, neurológicas, ou musculares, agressões cirúrgicas ou traumáticas ou
apenas uma imobilização temporária qualquer já é o suficiente para comprometer a qualidade
e a quantidade da amplitude de movimento (KISNER; COLBY, 1998).
Para manter a amplitude de movimento normal, os segmentos precisam ser
movimentados em suas amplitudes articulares ou musculares periodicamente (KISNER;
COLBY, 1998).
Conforme Kisner e Colby (2007), os tipos de Exercício de ADM são:

ADM Passiva (ADMP): O movimento na ADMP fica dentro da ADM sem
restrições para um segmento corporal e é produzido inteiramente por uma força
externa, com pouca ou nenhuma contração muscular voluntária. A força
externa pode se proveniente da gravidade, de um aparelho, outra pessoa ao
ainda outra parte do corpo do próprio indivíduo.

ADM Ativa (ADMA): ADMA é o movimento dentro da ADM sem restrições
para um segmento, produzido por uma contração ativa dos músculos que
cruzam aquela articulação.

ADM Ativo-Assistida (ADMA-A): ADMA-A é um tipo de ADMA na qual
uma força externa fornece assistência, manual ou mecânica, porque os
músculos movimentadores primários precisam de ajuda para completar o
movimento.
Cada tipo de exercício de amplitude de movimento tem aplicações e objetivos
específicos, conforme abaixo:

ADMP:
o Tecidos com inflamações agudas;
o Impossibilitado ou incapaz de realizar movimentos ativos, como no coma,
paralisado ou repouso completo no leito;
25
o Objetivos: manter mobilidade articular e conjuntiva; minimizar contraturas;
manter elasticidade do tecido; auxiliar na circulação; movimentar líquido
sinovial; diminuir ou inibir a dor; auxiliar processo de regeneração; manter
percepção do movimento.

ADMA e ADMA-A:
o Condição de realizar contração muscular;
o Condicionamento Aeróbico;
o ADMA nos segmentos acima e abaixo da região lesada;
o Manter elasticidade e contratilidade muscular;
o Fornecer feedback sensorial dos músculos em contração;
o Proporcionar estímulos articulares e ósseos;
o Aumentar a circulação e prevenir formação de trombos;
o Desenvolver a coordenação e habilidades motoras/ funcionais;
2.1.2.2 A Avaliação
Como já dito, o programa de exercícios deve ser individual para cada paciente e
determinado de acordo com suas necessidades baseando-se na avaliação da incapacidade. A
modalidade, frequência e duração do tratamento cinesioterapêutico são determinados frente à
história clínica e exame físico do paciente, sendo que este inclui a inspeção, palpação,
mensuração, avaliação dos reflexos, testes especiais, teste de força muscular e de amplitude
articular de movimento (SHESTACK, 1987).
Tanto no consultório como no meio hospitalar, a cinesioterapia de um paciente exige a
consideração e a transcrição de um certo número de informações. Isso constitui a sua história
fisioterápica (GÉNOT, 1989).
Segundo GÉNOT (1989), a avaliação tem dois principais objetivos:
- Determinar objetivos e eleger métodos terapêuticos a serem postos em prática,
baseando-se no conhecimento da patologia mecânica e no atual estado das lesões.
Essa avaliação não é não é um ato terapêutico em si mesmo, mas permite conhecer
26
melhor a doença e adaptar o tratamento. Deverá ser atualizada em função da
evolução, a fim de decidir sobre a conduta a seguir.
- Constituir uma coleta de dados qualitativos e quantitativos suficiente e preciso o
bastante para permitir o desenvolvimento de um diálogo entre os membros da equipe
terapêutica. Empirismo e subjetividade não podem contribuir de maneira eficaz para
a consecução de uma avaliação útil a longo prazo. Ler no histórico do paciente que
ele “está melhor” ou que “se recupera progressivamente” não é indicação palpável.
Génot (1989) sugere que, em um primeiro momento, o fisioterapeuta assuma uma
atitude passiva, simplesmente solicitando que o paciente lhe fale de sua enfermidade, o
fisioterapeuta pode até elaborar hipóteses de forma subjetiva a respeito da situação do
paciente (avaliação intuitiva). Mas “esta primeira avaliação não deve ser, de modo algum,
colocada no lugar de uma avaliação completa”. GÉNOT (1989).
Com relação à frequência de avaliações Génot (1989) diz que:
a avaliação deve ser repetida e sua frequência varia conforme a idade do paciente e a
evolução da patologia. Na criança, os períodos de crescimento impõem a
multiplicação das avaliações. Contrariamente aos estados crônicos os estados agudos
exigem avaliações mais frequentes duas ou três vezes por semana e às vezes diárias,
tais elementos são ainda modulados pelos estados psicológicos individuais.
2.1.2.3 O Tratamento
O fisioterapeuta é o profissional que tem condições de prescrever tratamentos com
estes tipos de exercício com objetivos terapêuticos, porém prescrever um tratamento não é
uma atividade trivial, na verdade, ela é objeto de estudo a aperfeiçoamentos constantes da
área de fisioterapia. Hall e Brody (2007) sugerem o seguinte modelo para atendimento ao
paciente
Exame
Avaliação
Diagnóstico
Prognóstico
Intervenção
Resultado
Figura 1. Modelo de atendimento ao paciente.
Adaptado de HALL e BRODY (2007).
Cada programa de fisioterapia deve ser individualizado, não existe um programa de
reabilitação padrão que possa ser adotado para todos os pacientes e para todas as lesões. Um
programa de fisioterapia deve ser elaborado de forma a atender as necessidades do paciente,
tratar os comprometimentos, eliminar as limitações e deficiências de forma específica e levar
27
em conta as demandas funcionais do paciente para suas atividades do dia-a-dia (Fisioterapia
Desportiva, 2011).
Segundo Kisner e Colby (1998), “a necessidade de documentar a efetividade do
tratamento em termos de resultado funcional tem exercido profunda influência no modo como
os terapeutas tomam decisões para a intervenção terapêutica”. De fato, o ideal seria que a
execução de todos os exercícios e todas as sessões do paciente fossem medidos de forma
contínua, provendo assim uma amostragem completa dos dados necessários para avaliar o
progresso do paciente, porém, isso é inviável para o fisioterapeuta. O que ocorre em alguns
casos, é que antes de iniciar um programa de reabilitação, o fisioterapeuta pode elaborar um
conjunto de objetivos a curto, médio e longo prazo, baseados na lesão do paciente. O avanço
da reabilitação do paciente pode basear-se na avaliação, em momentos pré-definidos, quanto
aos relatos subjetivos e medições objetivas.
Como a prescrição de exercícios com objetivos terapêuticos deve ser baseada em uma
metodologia levando em consideração a individualidade de cada caso e como documentar a
evolução do paciente é imprescindível para o sucesso do tratamento (DURWARD; BAER;
ROWE, 2001), nota-se que a quantidade e complexidade dos dados produzidas nestas
atividades é muito grande. Estes dados são essenciais para medir o progresso do paciente e
para servir de base para tomadas de decisão por parte do fisioterapeuta, porém, registrar,
armazenar e tornar acessível estes dados não é uma tarefa fácil, é sim, algo extremamente
trabalhoso.
Além disso, Kisner e Colby (2005) lembram que a instrução é um elemento essencial
da fase de tratamento. Como educador, o fisioterapeuta gasta bastante tempo ensinando os
pacientes ou seus familiares a realizar os exercícios de modo correto e seguro. As estratégias
efetivas para ajudar os pacientes a aprender um programa de exercícios sob a supervisão de
um fisioterapeuta e depois realizá-lo de forma independente durante o período de tempo
necessário, contribuem para o sucesso dos resultados obtidos pelo paciente. Os pontos a
seguir resumem algumas sugestões práticas para a instrução dos exercícios.

Escolher um ambiente tranquilo para a instrução dos exercícios.

Demonstrar a realização apropriada do exercício (movimentos seguros versus
movimentos inseguros; movimentos corretos versus movimentos incorretos).
Pedir ao paciente para imitar seus movimentos.
28

Se for apropriado ou realizável, inicialmente guiar o paciente pelo movimento
desejado.

Usar comandos verbais e escritos que sejam claros e concisos.

Complementar as instruções escritas para o programa de exercícios
domiciliares com ilustrações (desenhos) dos exercícios.

Pedir ao paciente para demonstrar o exercício enquanto o fisioterapeuta
supervisiona e faz comentários pertinentes.

Fazer comentários específicos, relacionados com a ação, e não comentários
gerais, não–descritivos. Por exemplo, explicar porque o exercício não foi
realizado corretamente ou incorretamente.

Ensinar o programa inteiro de exercícios inserindo gradualmente pequenos
incrementos a fim de dar tempo ao paciente para praticar e aprender os
componentes do programa durante várias sessões.
2.1.2.4 As técnicas
Conforme Lima e Jayme (2003), a cinesioterapia se vale de vários tipos de exercícios,
cada um com sua gama particular de indicações. Podendo dividir os exercícios em:
1 - Exercícios ativos
São exercícios realizados integralmente por impulsos do paciente e são os exercícios
mais adequados para restabelecer a função (KISNER e COLBY, 1998).
2 - Exercícios passivos
Os exercícios passivos são movimentos executados por outra força que não a do
próprio paciente, podem ser executados pelo fisioterapeuta ou por algum aparelho. Tem
indicações quando há restrição à movimentação ativa do segmento corporal em questão.
Exemplos de lesões que demandam exercícios passivos são: fraqueza muscular, dor, lesões de
partes moles e paralisias. A principal função é a de manter a amplitude de movimento,
evitando a imobilização crescente do segmento (D’ANDRÉA e AMATUZZI, 1999).
3 - Exercícios ativo-assistido
29
É o exercício no qual o paciente participa parcialmente da realização do movimento. O
fisioterapeuta apenas auxilia, guiando, orientando e encorajando o paciente a usar sua própria
força para realizar o movimento.
4 - Exercício resistido
Segundo Kisner e Colby (1998), “exercício resistido é uma forma de exercício ativo na
qual uma contração muscular dinâmica ou estática é resistida por uma força externa. A força
externa pode ser aplicada manualmente ou mecanicamente”.
5 - Exercícios isotônicos
É o exercício realizado com uma resistência constante, geralmente com a utilização de
pesos na extremidade a ser tratada. Os exercícios isotônicos são os mais empregados para o
desenvolvimento de força muscular e têm a vantagem de serem facilmente realizáveis, pois
são de simples compreensão e execução (PRENTICE e VOIGHT, 2003).
6 - Exercícios isométricos
Isométrico, por definição é “de igual comprimento” e segundo Prentice e Voight
(2003), “têm sido empregados há décadas, ao longo de todo processo de reabilitação”. No
exercício isométrico, à medida que o músculo se contrai, não há aumento do comprimento ou
encurtamento associado. Estes exercícios são comumente utilizados durante as fases iniciais
de reabilitação, quando o movimento está limitado ou são observados arcos de dor.
A vantagem dos exercícios isométricos é que são capazes de fortalecer um músculo
sem a necessidade de movimento articular, característica útil para a aplicação em pacientes
com patologias articulares (D’ANDRÉA e AMATUZZI, 1999).
7 - Exercícios isocinéticos
Por definição, Isocinética é “velocidade constante”, ou seja, se estabelece previamente
a velocidade a ser aplicada pelo paciente, não a força, tanto o exercício isocinético quanto o
isotônico são dinâmicos, o paciente consegue executar os exercícios concêntricos (o músculo
encurta quando contrai) e excentricamente (o músculo aumenta de comprimento quando
contrai).
8 - Exercícios para o alongamento muscular
30
O alongamento pode ocorrer por deformações elástica e/ou plástica. A deformação
elástica não se mantém depois que a força tensional é removida, ao contrário do que ocorre
com a deformação plástica. Como o tecido conjuntivo tem um comportamento viscoelástico,
ambos os tipos de deformação ocorrem. O objetivo do exercício de alongamento é a
deformação duradoura ou plástica. (ALTER, 1998; JOYNT et al., 1993; REID, 1992).
9 - Exercícios de relaxamento
O relaxamento muscular é constantemente negligenciado como parte do tratamento
cinesioterapêutico. Porém há casos de dor tensional que podem ser tratados com exercícios de
relaxamento (LIMA; JAYME, 2003).
Os exercícios de relaxamento devem ser feitos ao final de cada sessão de
cinesioterapia, mas também podem ser aplicados em momentos diferentes, por exemplo,
quando aparece a fadiga ou contratura muscular; ao levantar de manhã; antes de deitar à noite,
etc. (D’ANDRÉA e AMATUZZI, 1999).
10 - Exercícios de propriocepção
A propriocepção é a aferência dada ao sistema nervoso central pelos diversos tipos de
receptores sensoriais em diferentes estruturas (ALTER, 1998; REID, 1992).
Ou seja, a qualidade do movimento tende a melhorar quando o indivíduo tem uma
melhor percepção do movimento que está executando. O simples uso de um espelho facilita a
execução de uma ação motora por suplementar a propriocepção com a informação visual do
movimento correto. O terapeuta também pode auxiliar encorajando verbalmente a execução
do movimento correto (D’ANDRÉA e AMATUZZI).
2.1.2.5 Os objetivos
A cinesioterapia tem como objetivo o desenvolvimento, melhora, restauração ou
manutenção da Força, Resistencia, Mobilidade, Estabilidade, Coordenação, Equilibro,
Habilidade Funcional (Cinesioterapia, 2012).
Hall e Brody (2007) afirmam que:
com o trabalho cinesioterapêutico, espera-se reequilibrar as forças mecânicas
atuantes do organismo proporcionando uma melhor qualidade de movimento e
31
levando a uma melhora da qualidade de vida, e para isso, a cinesioterapia é de
fundamental importância para a fisioterapia.
Pelos fatores apresentados, a utilização de um sistema de computador que venha suprir
essas necessidades torna-se viável, aconselhável e constitui uma grande ferramenta de auxílio,
tanto para o fisioterapeuta como para o paciente. O sistema desenvolvido neste projeto
contém todos os elementos para desempenhar tal papel.
2.2 Biomecânica
Segundo Susan Hall (2009), “no início dos anos 1970 a comunidade internacional
adotou o termo biomecânica para descrever a ciência voltada ao estudo de sistemas biológicos
sob uma perspectiva mecânica”. Para a Cinesiologia, o sistema biológico, alvo de estudo na
maioria dos casos é o corpo humano. As forças físicas estudadas incluem tanto as forças
internas, produzidas pelos músculos, como as forças externas que agem sobre o corpo
(HALL, 2012).
Cinemática e Cinética são subdivisões da biomecânica. A cinemática é a que descreve
o movimento incluindo padrão e velocidade das sequencias de movimentos executadas pelos
segmentos corporais, que, em geral, revelam o grau de coordenação do indivíduo (HALL,
2009).
A cinética, por sua vez, estuda as forças associadas ao movimento e tenta elucidar
questões como: Qual é a quantidade de força ideal a ser produzida para executar determinado
movimento? Além disso, tamanho, forma e peso dos segmentos corporais são considerações
importantes da análise cinética (HALL, 2009).
A biomecânica é campo de estudo para várias áreas do conhecimento, o estudo da
biomecânica por estas áreas acontece, geralmente, com objetivos distintos e na tentativa de
solucionar algum problema específico, por exemplo: zoólogos estudam o padrão de marcha de
animais bípedes e quadrúpedes para tentar entender o porquê determinados animais escolhem
determinados tipos e ritmos de passadas, com este estudo é possível responder a perguntas do
tipo: porque um Guepardo é tão veloz? E porque um Cervo pode saltar tão alto? (HALL,
2009).
32
Desde problemas simples, até problemas muito complexos podem ser explicados e
resolvidos através da biomecânica.
Um exemplo de problema simples e que ocorre no nosso cotidiano é a má postura ao
sentar-se em frente ao computador. Estudos da biomecânica já comprovaram que existem
padrões de postura que, se adotados, eliminam o aparecimento de doenças como a escoliose.
Podemos citar como problemas complexos os estudos patrocinados pela NASA para
compreender os efeitos da microgravidade no sistema musculoesquelético humano, este
interesse, deve-se ao fato de que, astronautas que ficaram fora do campo gravitacional da terra
por poucos dias retornaram com hipotrofia muscular (HALL, 2009).
A resolução de problemas utilizando biomecânica nos leva a entender outros dois
conceitos muito importantes: Problemas quantitativos e problemas qualitativos.
A análise do movimento humano pode ser tanto quantitativa quanto qualitativa,
depende do objetivo. A análise quantitativa requer a inclusão de números, enquanto a análise
qualitativa refere-se a uma descrição das características e qualidades sem o uso de números.
Após assistir a execução de um salto em distância, um observador pode exprimir-se de forma
qualitativa dizendo: “Este foi um salto excelente”. Outro observador pode expressar-se
quantitativamente dizendo que “o salto teve 2,1m de extensão”.
A cinesiologia é a aplicação qualitativa da análise biomecânica cinemática que é
quantitativa. Por isso, este projeto vale-se da análise quantitativa para utilizar os dados obtidos
em termos clínicos, possibilitando assim, análises qualitativas.
2.2.1 A Cinemática na análise do movimento humano
Para a cinemática o movimento geral é uma complexa combinação de movimentos
lineares e movimentos angulares, assim, a análise do movimento é facilitada quando um
movimento é decomposto em seus componentes angulares e lineares (HALL, 2009).
2.2.1.1 Movimento linear
Segundo Hall (2009), “o movimento linear puro envolve a movimentação uniforme do
sistema de interesse, no qual todas as partes deste sistema movem-se na mesma direção e na
mesma velocidade”. Também é conhecido como movimento translacional ou translação. Um
33
exemplo é o caso de um astronauta sendo lançado no espaço; ele está em translação através do
ar. Porém, se o astronauta move-se para acionar algum controle, o movimento de translação
pura deixará de ocorrer, já que a posição do braço em relação ao corpo se modificou.
Outra forma de conceituar o movimento linear é imaginar o movimento ao longo de
uma linha. Se a linha for reta, o movimento é retilíneo, se a linha for curva, o movimento é
curvilíneo.
2.2.1.2 Movimento angular
Segundo Hall (2009), “o movimento angular é a rotação ao redor de uma linha central
imaginária, conhecida como eixo de rotação”.
Hall (2009) descreve o movimento de rotação dizendo que: “um exemplo de
movimento de rotação é quando um ginasta executa um giro sobre uma barra paralela, todo o
corpo roda, com o eixo de rotação passando através da barra”.
2.2.1.3 Sistemas mecânicos
Tão importante quanto determinar o tipo de movimento (angular ou linear) é
determinar os sistemas mecânicos envolvidos no movimento. O sistema mecânico de interesse
pode ser qualquer objeto, uma bola, um taco, um veículo, etc., do ponto de vista da
fisioterapia, na maioria dos casos, todo o corpo humano é escolhido como sistema mecânico
de interesse, em outras, apenas o braço direito, por exemplo, pode ser escolhido. O que
determina esta escolha é o objetivo da análise (HALL, 2009).
2.2.2 Análise Qualitativa do Movimento Humano
Knudson e Morrison (2001) definem análise qualitativa do movimento como “a
observação sistemática e o julgamento introspectivo da qualidade do movimento humano com
o propósito de se fazer a intervenção mais adequada para melhorar o desempenho”. Uma vez
que os termos observação, intervenção e desempenho são utilizados, torna-se necessário
defini-los também.
Observação: “é o processo de reunir, organizar e dar significado às informações
sensoriais sobre desempenho motor humano, em análise qualitativa, a observação está
intimamente relacionada com a percepção” (KNUDSON; MORISSON).
34
Intervenção: “é definida como a administração de feedback, correções ou outras
alterações no ambiente com a finalidade de melhorar o desempenho” (KNUDSON;
MORISSON).
Desempenho: “Para a análise qualitativa o desempenho é utilizado num sentido amplo
para fazer referência à eficácia do movimento de uma pessoa para atingir uma meta a curto e a
longo prazo” (KNUDSON; MORISSON).
Para Knudson e Morrison (2001), “uma boa observação não deve limitar-se à análise
visual do movimento”, por exemplo, um técnico pode segurar o cavalete durante a execução
do salto do ginasta, a vibração do cavalete confere informações importantes ao técnico sobre
velocidade, força e o impacto causados pelo movimento.
Em oposição à análise qualitativa, a análise quantitativa está baseada em alguma
medida de desempenho. Se o desempenho puder ser expresso em números, a análise irá
basear-se em dados quantificados. Mas nem mesmo medidas para pesquisa (uma
quantificação altamente controlada) conseguem ser completamente objetivas. Sempre existe
um pouco de subjetividade quando se decide onde colocar a fita para começar a medir. A
quantificação não garante validade e fidedignidade automáticas e a falta de quantificação não
faz com que a análise qualitativa seja menos válida ou fidedigna (KNUDSON; MORISSON,
2001).
2.2.2.1 Modelos para Analise qualitativa do movimento
Existem várias abordagens ou modelos para a análise qualitativa de movimento
humano na cinesiologia. Essa variedade é proveniente das inúmeras subdisciplinas da
cinesiologia que contribuem para a análise qualitativa. Estudiosos destas várias subdisciplinas
desenvolveram modelos para determinar componentes importantes no processo de análise
(KNUDSON; MORISSON, 2001).
A origem destes modelos é variada e alguns deles possuem objetivos distintos.
Profissionais da dança podem propor modelos para análise dos passos de uma coreografia,
treinadores para melhorar o desempenho de atletas nos esportes, médicos pediatras para
determinar o desenvolvimento dos movimentos em crianças e fisioterapeutas para determinar
a analisar a efetividade de um tratamento de reabilitação dos movimentos, essa diversidade de
profissionais e objetivos contribui para que variedade de modelos seja grande.
35
O Modelo Abrangente e Integrado
Knudson e Morrison (2001) fizeram um estudo detalhado dos principais modelos
propostos, classificaram estes modelos em Abrangentes e Baseados na Observação e
propuseram o novo modelo Abrangente e Integrado que sintetiza aspectos importantes e
tarefas comuns dos modelos por eles estudados.
A Tabela 1 relaciona os modelos estudados por Knudson e Morrison.
Abrangentes
Abendroth-Smith, Kras e Strand, 1996
Allison, 1985
Arend e Higgins, 1976
Balan e Davis, 1993
Hay e Reis, 1982, 1988
Knudson e Morrison, 1996
McPherson, 1990
Norman, 1975, 1977
Pinheiro e simon, 1992
Baseados na Observação
Barret, 1979, 1983
Brown, 1982
Cooper e Glasgow, 1963
Dunhan, 1986, 1994
Gangstead e Beveridge, 1984
Hofman, 1983
Hudson, 1985, 1995
Pinheiro, 1994
Radford, 1989
Roberton e Halverson, 1984
Seefeldt e Haubenstricker, 1982
Tabela 1. Modelos para análise qualitativa
Fonte: Analise Qualitativa do Movimento Humano (KNUDSON; MORRISON, 2001).
Nos modelos abrangentes a análise é feita com um enfoque mais amplo, formando
uma base para todo o processo. Estes modelos normalmente fornecem informações sobre os
objetivos do movimento, a preparação para a observação, os estágios de desenvolvimento
motor, a observação, a avaliação, o diagnóstico de erros e o feedback adequado. Eles tentam
sintetizar todas as tarefas importantes para a análise qualitativa do movimento humano
(KNUDSON; MORISSON, 2001).
Os modelos baseados na observação concentram-se na tarefa da observação dentro
da análise qualitativa, portanto, tendem a encaixar-se no que é chamado de “tarefa de
observação de um modelo abrangente de análise qualitativa”, alguns modelos baseados na
observação até incluem partes de outras tarefas de um modelo abrangente (KNUDSON;
MORISSON, 2001).
Como o objetivo deste projeto é medir o movimento em sessões de fisioterapia
utilizando o Kinect e não foram encontrados relatos de execução com sucesso de tal tarefa
utilizando um modelo existente, optou-se pela adoção do modelo abrangente e integrado
36
proposto por Knudson e Morrison (2001). Este modelo utiliza aspectos importantes de
modelos já consagrados, possui uma sequencia lógica e simples a ser seguida, é circular e
enfatiza o aprendizado e aprimoramento contínuo.
37






PREPARAÇÃO
Conhecimento da atividade (Identificação dos
pontos críticos, Meta do Movimento)
Conhecimento dos executantes
Estratégias importantes de observação
sistemática
INTERVENÇÃO
Escolha da intervenção adequada
(Feedback, Modelos visuais,
Exageros, Alteração da Tarefa, Guia
manual/Mecânico,
Condicionamento)
Princípios para fornecer feedback
Traduzir os pontos críticos em


(Repetir se necessário)


OBSERVAÇÃO
Aplicação da estratégia de
observação (Situação, Pontos de
Vantagem Número de Observações)
Observação Ampliada
AVALIAÇÃO / DIAGNÓSTICO
Avaliação do desempenho (amplitude da
correção do pontos crítico, Pontos Fortes,
Pontos Fracos)
Diagnóstico do Desempenho (Prioridade aos
pontos fracos, Análise racional da prioridade)
Figura 2. Modelo abrangente e integrado de análise qualitativa. Relação de alguns pontos importantes de
cada tarefa.
Fonte: Adaptado de Análise Qualitativa do Movimento Humano (KNUDSON; MORRISON, 2001).
Algumas características importantes do modelo integrado são evidentes. Em primeiro
lugar ele é circular, enfatizando o aprendizado e o aprimoramento contínuos. Em segundo, há
uma maneira de passar diretamente da intervenção para a observação. Por exemplo, o
analista pode fornecer um feedback para o atleta e imediatamente começar outra observação
para dar continuidade à análise. Em terceiro, a intervenção pode ser adiada até que se obtenha
maior número de informações através de nova observação do desempenho (KNUDSON;
MORRISON, 2001).
Com relação à fidedignidade na análise qualitativa Knudson e Morrison (2001) dizem:
A literatura sobre fisioterapia e cinesiologia sugere que a fidedignidade da análise
qualitativa na prática efetiva (analistas diferentes, estudantes, numero de
observações, condições variáveis) varia de insatisfatória a moderada. Entretanto
existem maneiras de aumentar este potencial de fidedignidade. O aumento do
número de observadores ou do número de tentativas observadas, tendem a aumentar
também a fidedignidade. Outra maneira seria aumentar a especificidade do
sistema/modelo, analisando eventos descontínuos e fornecendo a eles uma avaliação
simples.
Tarefas do Modelo Abrangente e Integrado
38
A seguir descrevem-se as tarefas do modelo Abrangente e Integrado e como o
sistema proposto cumprirá cada tarefa sugerida no modelo.

PREPARAÇÃO: Esta primeira tarefa enfatiza a obtenção de conhecimentos
relacionados com a atividade (movimento a ser executado) e com os pacientes
que executaram o movimento. Para uma boa preparação é indispensável o
conhecimento das várias subdisciplinas da cinesiologia. Uma boa base de
conhecimento sobre a atividade a ser analisada é essencial para a realização de
uma boa análise qualitativa. Knudson e Morrison (2001) defendem que “três
importantes fontes de informação contribuem para a obtenção de uma base de
conhecimento de uma atividade: experiência, opinião de especialistas e
pesquisa científica”.
Característica no Sistema: Os exercícios (movimentos) devem ser cadastrados
por um profissional fisioterapeuta, assim, este profissional atende aos requisitos
descritos acima.

OBSERVAÇÃO: Esta segunda tarefa da análise qualitativa baseia-se numa
EOS (estratégia de observação sistemática), para conseguir informações sobre
as características essenciais de um movimento onde, o foco (o que está sendo
analisado) e como (plano de observação) o movimento está sendo executado
são as principais premissas. Os principais elementos de uma EOS são:
planejamento dos pontos de observação, concentração da atenção, controle da
situação, planejamento do número de observações e, se necessário, extensão da
observação (KNUDSON; MORRISON, 2001). A utilização de outros sentidos
além da visão também é fortemente incentivada.
Característica no Sistema: O foco é determinado previamente no momento do
cadastro do exercício, onde o analista informa quais dos vinte pontos de junção
fornecidos pelo Kinect serão analisados. O número de observações também é
definido no momento do cadastro e o plano de observação é dado pela
característica principal do sistema que é informar o quão parecido o movimento
executado é do movimento cadastrado.

AVALIAÇÃO E DIAGNÓSTICO: Esta tarefa consiste em dois passos
principais, o primeiro que é avaliar os pontos-fracos e pontos-fortes do
39
movimento executado. Uma abordagem útil para isso é classificar as
características essenciais do movimento em uma das três categorias:
inadequada, dentro da amplitude desejada ou excessiva (KNUDSON;
MORRISON, 2001). A avaliação crítica e o diagnóstico destes aspectos levam
o analista a classificar, por ordem de prioridade, as correções que fará no
tratamento. O segundo, o diagnóstico, ajuda a estabelecer qual é a intervenção
mais indicada no tratamento.
Característica no Sistema: Durante a execução do exercício o sistema mostra,
em tempo real, o quão próximo o movimento que está sendo executado está do
movimento cadastrado. Após o movimento executado o sistema disponibilizará
gráficos que permitiram analisar em qual ponto do movimento o paciente foi
mais profícuo.

INTERVENÇÃO: Para Knudson e Morrison (2001) “a fase de intervenção
abrange a administração de feedback, correções ou outras mudanças no
ambiente que podem levar a um desempenho melhor”. Afirmam ainda que “o
uso do feedback como intervenção possui três funções principais: orientação,
reforço ou motivação”. Além disso, a literatura que estuda o feedback sugere
algumas ações a serem tomadas, são elas: Não forneça feedback em excesso;
Seja específico; Não atrase o feedback; faça-o de maneira positiva; forneça
feedback constante, principalmente aos iniciantes.
Característica no Sistema: O sistema fornece ao paciente uma barra de
medida que mostra o quão próximo o movimento que ele está executando está
do movimento cadastrado pelo fisioterapeuta, ao final da série de exercícios
fornece uma nota em formato de percentual (em uma escala de zero a cem)
indicando a qualidade da execução da série de exercícios.
2.2.3 Cinemetria
A cinemetria é uma metodologia da biomecânica que se destina à obtenção de
variáveis cinemáticas para a descrição de posições ou movimentos no espaço” (Wikipédia Cinemetria, 2011).
Por variáveis cinemáticas podemos citar: posição, orientação, velocidade e aceleração.
40
A análise cinemática tridimensional vem sendo utilizada como uma importante
metodologia de pesquisa e avaliação da marcha humana normal ou patológica. Tem sido
aplicada no diagnóstico de alterações neuromusculares, musculoesqueléticas e como forma de
avaliação pré e pós-tratamento cirúrgico, ortótico, medicamentoso e/ou fisioterapêutico.
Embora essa análise seja realizada em diversos laboratórios de marcha em vários países, ainda
é pouco difundida no Brasil (NARDINI, 2004).
Em
1967,
a
cinemetria
com
digitalização
automática
iniciou-se
com
o
desenvolvimento dos primeiros sistemas comerciais de análise, onde coordenadas de imagens
já eram identificadas e digitalizadas automaticamente, facilitando assim, o armazenamento
dos dados diretamente no computador para posterior análise (NETO, 2011).
Alguns dos fatores que limitam sua difusão são os altos custos dos sistemas comerciais
disponíveis, a escassez de recursos humanos capacitados a operá-los e interpretar seus
resultados, além de aspectos relacionados aos princípios de medição de cada sistema
(NARDINI, 2004).
A análise dos movimentos humanos em sequência de imagens digitais tem despertado
grande interesse em diversas áreas de conhecimento. Para as aquisições de dados, é necessário
que pontos anatômicos estratégicos sejam identificados com a colocação de marcadores
reflexivos, deixando desta forma os eixos internos dos segmentos selecionados mais visíveis
para captura das imagens (NETO, 2011).
Os marcadores podem ser divididos basicamente em dois grupos: marcadores ativos e
passivos. Os marcadores ativos são conhecidos como LED's e emitem luz infravermelha ao
sensor, os passivos são refletores e podem refletir a luz ambiente ou a luz projetada de volta
ao sensor. A utilização destes marcadores é atualmente a principal técnica utilizada por
sistemas comerciais destinados à medição e análise do movimento humano (NETO, 2011).
Pelas possibilidades que proporciona, a cinemetria é uma ferramenta importante
quando se deseja mensurar como se comporta o corpo humano em movimento, do ponto de
vista biomecânico (NETO, 2011).
2.2.3.1 Cinemática Linear
41
As variáveis mecânicas que descrevem um movimento durante um período de tempo
são: deslocamento linear, velocidade linear, e aceleração linear (HAMILL; KNUTZEN,
1999).
Para HALL (2009) “a cinemática linear envolve a configuração, forma, padrão e a
sequencia do movimento linear ao longo do tempo, sem uma referência particular às forças
que causam ou que resultam do movimento”.
Análises cinemáticas de desempenho minuciosas tem um valor inestimável para
médicos professores de educação física e treinadores. Quando as pessoas aprendem uma nova
habilidade motora, uma modificação progressiva na cinemática do movimento reflete o
processo de aprendizado. Isso é particularmente válido para crianças, pois a cinemática dos
seus movimentos se altera em decorrência do seu crescimento. Do mesmo modo, quando um
paciente participa de um processo de reabilitação de uma articulação lesionada, o terapeuta ou
medico tem como meta principal o retorno gradual da cinemática articular normal (HALL,
2009).
A cinemática compreende tanto a forma de análise quantitativa como qualitativa. Por
exemplo, a descrição cinemática de um chute no futebol requer a identificação das principais
ações articulares, incluindo a flexão do quadril, a extensão do joelho e, possivelmente, a
flexão plantar do tornozelo.
Uma análise cinemática qualitativa mais detalhada também pode descrever a
cronometragem e a sequência precisa dos movimentos dos segmentos corporais que traduzem
o grau de habilidade manifestada pelo jogador.
Apesar de a maior parte da análise dos movimentos humanos ser executada de modo
qualitativo por meio de observação visual, ocasionalmente a analise quantitativa também se
faz apropriada. Os fisioterapeutas por exemplos mensuram com frequência a amplitude de
movimento de uma articulação lesionada para determinarem até qual amplitude os exercícios
deverão ser executados (HALL, 2009).
A análise cinemática tem contribuído para várias áreas de estudo. Biomecanicistas a
utilizam para determinar a qualidade da execução de movimentos em atletas de elite, pediatras
utilizam para medir a evolução motora de crianças e médicos utilizam para avaliar a evolução
da amplitude de movimento em segmentos lesionados.
42
Deslocamento Linear
A distância e o deslocamento são medidas de formas diferentes, a distância é
mensurada ao longo da trajetória do movimento, por exemplo, quando um corredor percorre
duas voltas em uma pista de 400m, a distância que ele percorre é igual a 800m (400m +
400m). O deslocamento linear é mensurado em uma linha reta da posição 1 até a posição 2, ou
seja, da posição inicial até a posição final. No mesmo exemplo, o deslocamento linear seria
zero, pois os pontos de chegada e de partida são o mesmo.
Outra diferença fundamental é que a distância é uma grandeza escalar e o
deslocamento uma grandeza vetorial, assim, o deslocamento abrange muito mais do que
apenas o deslocamento da linha traçada entre duas posições. A direção para a qual um
deslocamento ocorre também possui uma importância fundamental e precisa ser explicitada
na medida, por exemplo, ao descrevermos que um navio que navegou 900m, é preciso indicar
em qual direção ele navegou, então, o correto seria informar que o navio navegou 900m na
direção sul, por exemplo.
Velocidade Linear
A velocidade escalar é definida como a distância percorrida dividida pelo tempo que
foi gasto para percorrê-la:
Equação 1
Onde v é a velocidade, d é o deslocamento e
é o intervalo de tempo.
Por ser baseada no deslocamento a velocidade também é uma grandeza vetorial.
Consequentemente, a descrição da velocidade deve incluir uma descrição tanto do sentido
como da magnitude do movimento. Se o sentido do movimento for positivo a velocidade será
positiva, se o sentido do movimento for negativo a velocidade será negativa.
Sempre que duas ou mais velocidades estão atuando, as leis da álgebra vetorial
obrigam a consideração de todas elas no cálculo. Por exemplo, a trajetória coberta por um
nadador que atravessa um rio é determinada pela soma vetorial da magnitude da velocidade
do nadador na direção pretendida e a velocidade da correnteza do rio.
43
Aceleração Linear
Para HALL (2009), “a aceleração linear é definida como o grau de mudança na
velocidade, ou como a mudança na velocidade ocorre durante um determinado intervalo de
tempo”.
As unidades de aceleração são unidades de velocidade divididas por unidade de
tempo. Se um carro aumento a sua velocidade em 1km/h a cada segundo, sua aceleração será
de 1km/h/s. Se um esquiador aumenta sua velocidade em 1 m/s a cada segundo, sua
aceleração será de 1 m/s/s. Em termos matemáticos é mais simples expressar que a aceleração
do esquiador é de 1m/s ao quadrado (1m/s2) (HALL, 2009).
Como a aceleração representa uma mudança de velocidade em relação ao tempo, os
conceitos relativos à velocidade também se aplicam à aceleração, assim sendo, a aceleração
pode ser positiva, o que indica aumento de velocidade, ou negativa que indica que o objeto de
analise desacelerou (HAMILL; KNUTZEN, 1999).
A aceleração também pode ser zero, e isso não significa que o corpo está parado, mas
apenas que sua velocidade é constante.
A partir destas definições é evidente que o deslocamento linear, a velocidade linear e a
aceleração linear estão inter-relacionadas. A aceleração linear é igual ao valor da variação de
velocidade linear em relação ao tempo, e a velocidade linear por sua vez, corresponde ao
valor do deslocamento linear em relação ao tempo. Consequentemente, alterações no
deslocamento podem ser utilizadas para calcular a velocidade, e alterações na velocidade
podem ser utilizadas para calcular a aceleração. Do mesmo modo, acelerações podem ser
usadas para prever alterações na velocidade, e as velocidades podem ser usadas para prever
alterações no deslocamento (DURWARD; BAER; ROWE, 2001).
2.2.3.2 Cinemática Angular
O movimento angular ocorre quando todas as partes do corpo se movem pelo mesmo
ângulo, mas não realizam o mesmo deslocamento linear (HAMILL; KNUTZEN, 1999).
A compreensão do movimento angular é particularmente importante para aqueles que
estudam o movimento humano, pois a maior parte do movimento humano voluntário envolve
a rotação de um ou mais segmentos corporais em torno das articulações. A translação do
44
corpo como um todo durante a marcha decorre dos movimentos rotacionais do quadril, joelho
e tornozelo em torno de um eixo imaginário de rotação. Durante a execução de polichinelos,
os membros superiores e inferiores giram ao redor dos eixos imaginários que passam através
das articulações dos ombros e dos quadris (HALL, 2009).
O analista bem instruído pode obter uma ampla gama de informações a respeito da
capacidade de amplitude angular de um paciente e assim determinar com precisão se o
tratamento que está sendo dispensado é efetivo ou poderia ser adaptado.
Deslocamento Angular
Se um objeto realizar somente movimento angular (rotação), ele mudará sua
orientação em relação a um ou mais dos três eixos usados para definir o movimento, embora
seu centro permaneça no mesmo local. A variável mecânica que descreve a orientação de um
objeto no espaço é conhecida como deslocamento angular.
Para Durward, Baer e Rowe (2001) o deslocamento angular “indica a orientação atual
de um objeto em relação ao ponto de referência ou origem e a uma linha. É medido em
radianos ou graus”.
Para Hamill e Knutzen (1999), o movimento angular ocorre sobre um eixo de rotação
que é uma linha perpendicular ao plano onde ocorre a rotação. Por exemplo a roda da bicicleta
gira sobre o seu eixo que é o eixo de rotação, o eixo da roda é perpendicular ao aro da roda
que descreve o plano de rotação.
É interessante observar que, se nenhum dos três ângulos de deslocamento angular
mudar, então a orientação do objeto permanece a mesma, ou seja, o objeto está parado. De
outro modo, se algum dos três ângulos variar, então o objeto mudará sua orientação. Esta
alteração de orientação leva um determinado tempo e este tempo é chamado de velocidade
angular (DURWARD; BAER; ROWE, 2001).
Velocidade Angular
Hamill e Knutzen (1999), dizem que a velocidade angular descreve o tempo gasto para
que um ângulo varie de uma posição inicial até uma posição final e geralmente é medida em
radianos por segundo ou graus por segundo.
45
Pode ser quantificada avaliando-se a alteração no deslocamento angular em uma
determinada unidade de tempo, ou seja:
Equação 2
É interessante observar que, se todos os três componentes forem iguais a zero, o objeto
está parado, e que, se nenhum do três componentes da velocidade angular do objeto mudar, o
objeto continuará a girar na mesma direção e na mesma velocidade. Neste caso o movimento
do objeto pareceria o mesmo em qualquer ponto do tempo. Inversamente, se algum dos três
componentes da velocidade angular do objeto mudar, então o movimento do objeto mudará.
Esta mudança recebe o nome de aceleração angular (DURWARD; BAER; ROWE, 2001).
Aceleração Angular
Hammil e Knutzen (1999) definem a aceleração angular como “a frequência de
mudança da velocidade angular em ralação ao tempo”. É medida em radianos por segundo ao
quadrado ou graus por segundo ao quadrado.
A aceleração angular do objeto, portanto, descreve com que rapidez a velocidade
angular está mudando, e em que direção a mudança está ocorrendo.
A partir destas definições, fica claro que o deslocamento angular, a velocidade angular
e a aceleração angular são similares e estão inter-relacionados de uma maneira semelhante a
seus equivalentes lineares. A aceleração angular é igual ao valor da variação da velocidade
angular em relação ao tempo, e a velocidade angular, por sua vez, corresponde ao valor da
variação do deslocamento angular em relação ao tempo. Como consequência, as alterações no
deslocamento angular podem ser usadas para calcular a velocidade angular e alterações na
velocidade angular permitem o cálculo de acelerações angulares. Do mesmo modo,
acelerações angulares podem ser usadas para prever alterações nas velocidades angulares e
velocidades angulares podem ser usadas para alterações no deslocamento angular.
2.2.4 Sistemas de Mensuração
46
Existe uma diversidade de sistemas, aparelhos e dispositivos que ajudam a registrar e
processar os dados da mensuração do movimento humano. Estes sistemas variam desde
equipamentos disponíveis no comércio até sistemas artesanais, exclusivos.
Organizar e classificar essa diversidade de métodos, aparelhos, dispositivos e sistemas
não é tarefa fácil. Durward, Baer e Rowe (2001) afirmam que: “Um método muito usado para
classificar os sistemas de mensuração é subdividi-los em análise clínica e científicos ou de
pesquisa. Durward, Baer e Rowe (2001) ainda afirmam que:
esta divisão não é útil nem correta, implicando que a mensuração clínica e a
pesquisa científica são mutuamente exclusivas. Por inferência, ela sugere que a
mensuração clínica deve ser não científica e desvinculada da pesquisa e que a
pesquisa científica não deve, por sua natureza, ter nenhuma importância na prática
clínica. Obviamente a mensuração clínica e a pesquisa científica envolvem
mensurações clínicas científicas que facilitam a formulação e a testagem de
hipóteses de pesquisa e, consequentemente, levam à prática baseada em evidências.
Muitos sistemas também são classificados de acordo com seu custo ou a dificuldade
de adquiri-lo, operar o sistema ou interpretar os seus dados. Essas questões são obviamente
importantes, mas podem afetar a disponibilidade de sistemas no ambiente clínico. Muitos
sistemas que foram classificados como complexos há uma década hoje são lugar comum na
mensuração
clínica.
Assim
como
ressonância
nuclear
magnética
e
tomografia
computadorizada consistiam em procedimentos relativamente dispendiosos, hoje já fazem
parte dos protocolos de tratamento (DURWARD; BAER; ROWE, 2001).
O valor de um sistema específico é portanto, um aspecto de muitos pontos de vista,
que envolvem os seguintes fatores:

Custo;

Complexidade;

Disponibilidade;

Facilidade de transporte;

Robustez;

Velocidade de testagem;

Conforto do paciente e tolerabilidade;
47

Cobertura financeira do paciente;

Treinamento do operador;

Necessidade de processamento de dados;

Precisão dos dados;

Confiabilidade do teste;

Utilidade dos resultados em diagnósticos, tratamentos e avaliações e

Custos com equipe, etc.”
A mensuração clínica do movimento humano constitui uma disciplina relativamente
jovem e pouco desenvolvida, pois só ganhou impulso com a recente evolução tecnológica por
isso as vantagens e desvantagens dos diferentes sistemas de mensuração estão apenas
começando a emergir.
Para Durward, Baer e Rowe (2001) “é mais interessante classificar estes sistemas em
relação aos tipos de dados que podem produzir, e não em termos de seu custo, complexidade,
disponibilidade, ou valor percebido”. Esta classificação, portanto, estará concentrada nos
parâmetros cinemáticos primários que são registrados e exibidos pelo sistema.
Durward, Baer e Rowe (2001) sugerem então a seguinte divisão para classificação de
sistemas de mensuração do movimento humano:
[…] Os sistemas de análise do movimento podem ser divididos em duas principais
técnicas de mensuração:
1.
Aquelas que tentam registrar ou prever corretamente todos os nove parâmetros
cinemáticos em três dimensões, e deste modo fornecer uma análise biomecânica
completa do movimento que esta sendo executado.
2.
Aquelas que tentam registrar ou prever apenas um subgrupo destes nove
parâmetros que podem ser utilizados para avaliar o movimento humano, mas
não fornecem dados suficientes para conduzir uma analise biomecânica
completa do movimento.
De forma resumida, os sistemas que se encaixam na primeira definição são chamados
de “sistemas de análise biomecânica completa” e os que se encaixam na segunda definição
são chamados de “sistemas de avaliação do movimento”.
48
O sistema desenvolvido neste projeto encaixa-se no segundo perfil descrito: “sistemas
de avaliação do movimento”, portanto, discute-se a seguir os aspectos da mensuração de
movimentos e ângulos nestes tipos de sistema.
2.2.4.1 Mensuração de Movimentos Não Articulares
O movimento humano é uma combinação complexa de movimentos lineares e
articulares. Separar estes dois tipos facilita o estudo e a tarefa de análise.
Instrumentos para Mensuração de Movimentos Não Articulares.
1. Acelerômetros
Na biomecânica existe a necessidade de medir e registrar a velocidade de aceleração
de um corpo, esta informação é útil, pois está relacionada à força motriz. Em alguns casos,
acelerações podem ser medidas por meio de acelerômetros (HAMILL; KNUTZEN, 1999).
Existem maneiras eficientes de se medir a velocidade e deslocamento por exemplo,
utilizar o deslocamento para prever velocidade e aceleração, pela imprecisão que apresenta os
acelerômetros não encontraram grande aplicação na análise do movimento (HAMILL;
KNUTZEN, 1999).
2.2.4.2 Mensuração de Movimentos Articulares (ângulos).
O deslocamento angular também é bastante útil para o pesquisador e para o clínico. A
mobilidade do ser humano é produzida por uma série de deslocamentos angulares em
articulações adjacentes, e muitas vezes a função destas articulações é o foco da reabilitação.
Por isso, não é surpreendente, que uma série de tentativas tenha sido feita para avaliar
diretamente o deslocamento angular. Talvez a medida clínica mais simples e mais comum no
ambiente de reabilitação seja a variação da articulação, usando um goniômetro manual.
Embora de interesse, estas medidas passivas do movimento articular não revelam a função de
uma articulação durante atividades dinâmicas (DURWARD; BAER; ROWE, 2001).
Um ângulo é composto por dois lados que se unem no vértice e normalmente, a tarefa
de medição é automatizada por um sistema de computador que, tendo por base um vídeo ou
imagem do movimento, recebe um tratamento onde os centros articulares são marcados e o
ângulo calculado (HAMILL; KNUTZEN, 1999).
49
A avaliação do ângulo de uma articulação consiste na mensuração do ângulo de um
segmento corporal em relação a outro segmento corporal com o qual se articula. O ângulo
relativo no joelho é formado entre o eixo longitudinal da coxa e o eixo longitudinal do
segmento inferior da perna. Quando a amplitude do movimento articular é quantificada
mensura-se o ângulo articular relativo (HALL, 2009). Em outras palavras, ao agachar-se o
ângulo articular relativo do agachamento é determinado calculando o ângulo que o fêmur e a
fíbula formam no ponto em que encontram-se no joelho.
A Figura 3 demonstra a mensuração do ângulo relativo do joelho.
Figura 3. Mensuração de ângulo relativo.
Fonte: adaptado de http://capricho.abril.com.br/blogs/soscorpo/treino-deverao-parte-1-pernas/
Outros ângulos de interesse para análise consistem nas orientações dos próprios
segmentos corporais. O ângulo de inclinação de um segmento corporal, também chamado de
ângulo absoluto, é mensurado em relação à um eixo de referência absoluto que costuma ser
horizontal ou vertical (HALL, 2009).
A Figura 4 demonstra o cálculo do ângulo absoluto em relação a um eixo horizontal
absoluto.
50
Figura 4. Mensuração de ângulo absoluto em
relação ao eixo horizontal absoluto.
Fonte: Adaptado de http://capricho.abril.com.br/blogs/soscorpo/treino-deverao-parte-1-pernas/
Instrumentos para Mensuração de Movimentos Articulares (ângulos).
1. Goniômetro
Os goniômetros são instrumentos comumente utilizados por médicos para a
mensuração direta de ângulos articulares relativos em um ser humano.
Esse instrumento consiste basicamente de um transferidor com dois longos braços. Um
dos braços é fixado para que se estenda a partir do transferidor a uma angulação de 0º. O
outro se prolonga a partir do centro do transferidor e fica livre para girar. O centro do
transferidor deve ser posicionado sobre o centro articular, e os dois braços sobre os eixos
longitudinais dos dois segmentos corporais que se unem através da articulação. Em seguida o
ângulo articular é visualizado na intersecção do braço que roda livremente e com a escala do
transferidor (DURWARD; BAER; ROWE, 2001).
A precisão da leitura depende da exatidão do posicionamento do goniômetro.
Conhecer a anatomia articular é imprescindível para localizar corretamente o centro articular
de rotação. Para auxiliar esta tarefa uma alternativa pode ser desenhar marcas na pele a fim de
identificar a localização exata do centro de rotação articular e os eixos longitudinais dos
segmentos corporais antes de alinhar o goniômetro, o que é particularmente útil caso sejam
necessárias repetidas mensurações na mesma articulação (HALL, 2009).
51
Figura 5. Exemplo 1 de utilização do Goniômetro.
Fonte - http://www.medicineto.pt/?m=pages&page=equipamento_medico&p=desc&id=778
Figura 6. Exemplo 2 de utilização do Goniômetro.
Fonte: http://www.concursoefisioterapia.com/2010/05/goniometria-do-cotovelo.html
O eletrogoniômetro foi desenvolvido no final dos anos 1950 por Peter Karpovich, seu
princípio de funcionamento é o mesmo do goniômetro manual, porém ele possui um
potenciômetro elétrico em seu vértice que tem por função fornecer um valor de resistência
elétrica para cada posição das hastes móveis, assim, analisando os sinais recebidos do
eletrogoniômetro ao longo da execução de um movimento é possível determinar o
deslocamento angular e a velocidade do movimento de uma articulação (HAMILL;
KNUTZEN, 1999).
52
Figura 7. Eletrogoniômetro.
Fonte: http://eduardotenismagazine.blogspot.com.br/2010/10/analise-biomecanicado-saque-fase-3.html
Apesar da existência de varias técnicas para mensurar a angulação articular esta não é
uma tarefa fácil, isso porque a angulação é medida entre dois segmentos corporais que são
constituídos de ossos e tecidos, as assimetrias normais das superfícies dos ossos e a
maleabilidade dos tecidos envolvidos faz com que o centro articular sofra uma ligeira
alteração à medida que o ângulo varia. Por isso é utilizado o conceito de centro instantâneo
que descreve a posição do centro articular em determinado ponto do movimento angular. Para
se determinar o centro instantâneo utilizam-se radiografias com imagens adquiridas em
intervalos de 10º ao longo de toda amplitude do movimento articular (HALL, 2009).
A análise do movimento humano enquanto ciência da reabilitação não pode ser
utilizada como uma simples ferramenta de avaliação do movimento funcional, pois permite
determinar as complexas relações entre limitações funcionais e incapacidades com a
capacidade funcional. Definindo-se estas relações, entre o normal (movimento funcional) e as
alterações (incapacidades e limitações funcionais) é possível desenvolver estudos visando
aperfeiçoar a eficácia das estratégias de tratamentos para reabilitação, além de permitir maior
certeza e acompanhamento extensivo na escolha da técnica de tratamento ou avaliação
empregada (NETO, 2012).
Dentro da biomecânica, a cinemetria mostra-se uma área interdisciplinar que possui
avanços consideráveis e que, devido à evolução tecnológica, continua em expansão. Assim,
registrar e analisar o movimento humano com riqueza de detalhes já é uma realidade para
alguns objetivos bem determinados.
53
Segundo Kisner e Colby (2007), “a necessidade de documentar a efetividade do
tratamento em termos de resultado funcional tem exercido profunda influência no modo como
os terapeutas tomam decisões para a intervenção terapêutica”.
Contudo, apenas o registro dos dados de evolução do paciente não é o suficiente para
que fisioterapeuta e paciente sejam beneficiados. É preciso que os sistemas dêem retorno aos
envolvidos de forma a indicar o quanto um tratamento ou exercício prescrito está sendo
efetivo. Uma maneira de alcançar este objetivo é através do feedback.
2.3
Biofeedback
O termo inglês feedback, pode ser traduzido como realimentação ou retroalimentação
e sua utilização em sistemas, refere-se ao fato de que um dado ou uma informação de saída
vai modificar a informação de entrada, de forma a corrigir ou regular a resposta.
O prefixo “bio” remete à ideia da utilização desse sistema em seres vivos. De fato,
biofeedback refere-se ao processo de monitoração de eventos fisiológicos em seres humanos,
geralmente por meio de equipamento eletrônico, e apresentação das informações na forma de
sinais visuais ou auditivos, para que se aprenda a auto-regular a função fisiológica
(Basmajian, 1989; Okamoto, 1990; Bilodeau, 1969, apud Wolf, 1985). Por ser um termo bem
conhecido tanto no meio fisioterápico quanto da computação, neste trabalho, opta-se pela
forma inglesa (biofeedback) em vez da portuguesa (bio-retroalimentação).
O mecanismo que permite a correção das variáveis quando elas fogem de sua faixa
normal de variação é chamado de feedback negativo. Segundo Schauf, Moffett e Moffett
(1993):
O nível ideal de uma variável controlada é definido como seu ponto fixo. A variável
controlada é monitorizada por sensores ou receptores que transmitem informação
para um integrador que compara o sinal oriundo do sensor com o ponto fixo.
Quaisquer desvios além da faixa admissível produzem um sinal de erro, quando o
desvio é sentido pelo integrador. Surge um sinal de erro quando ocorre diferença
entre o ponto fixo e o sinal indicado pelo sensor. A existência de um sinal de erro
resulta na ativação de efetores que se opõem ao desvio do ponto fixo.
O biofeedback é utilizado em diversas áreas, entre elas: reabilitação motora
(fortalecimento de grupos musculares, melhora da coordenação), treinamento esportivo, a
reabilitação de lesões esportivas, o controle da frequência cardíaca, da pressão arterial e da
irrigação sanguínea periférica, o controle emocional e disfunções do assoalho pélvico
(Basmajian, 1989; Sandweiss, 1985).
54
Vários autores da literatura relacionada ao assunto destacam os benefícios do
biofeedback, entre eles Miller (1989) diz que o biofeedback permite que pequenas mudanças
na direção correta sejam avisadas e recompensadas pelo sucesso, de maneira que elas
gradualmente possam ser transformadas em mudanças maiores. Outra grande vantagem do
biofeedback é que, fazendo-se com que o mínimo sinal de progresso seja notado, pode-se
encorajar e motivar o paciente, aliviando uma possível sensação de “esforço inútil”. Em vez
de fazer algo pela pessoa, o biofeedback ensina a fazer algo por ela mesma, aumentando sua
confiança.
No entanto, Miller (1989) pondera: “Certos experimentos em biofeedback são
relativamente irrelevantes para terapia porque usam um curto período de treinamento”.
2.3.1 Feedback para controle do movimento humano
A adoção do biofeedback para restauração do movimento é mais eficaz que quando
utilizada para monitorar outros processos fisiológicos, como frequência cardíaca ou fluxo
sanguíneo periférico (Wolf, 1985, p. 163). Provavelmente, este o motivo do interesse de
pesquisadores de áreas como Engenharia de Reabilitação, Educação Física, Biomecânica e
Fisioterapia por temas relacionados a feedback no movimento humano.
Meira Jr. (2000), em seu artigo de revisão sobre feedback e aprendizagem motora,
define feedback como “as informações que o executante recebe de fontes externas (extrínseco
ou aumentado) e de fontes internas (intrínseco ou inerente), durante ou depois do
movimento.” As fontes externas podem ser um equipamento (display, vídeo, monitor, altofalante, fone) ou uma pessoa (professor, técnico, pesquisador). As fontes internas são os
sentidos (visão, audição, propriocepção, tato) do executante. A função do feedback extrínseco
é de facilitar o alcance do objetivo e motivar o paciente.
Sistemas de biofeedback para controle do movimento humano geralmente utilizam-se
de métodos da biomecânica para proporcionar o feedback correto ao paciente. Estes métodos
podem ser: cinemetria, eletromiografia, dinamometria e antropometria Winter (1990).
Descrevem-se a seguir apenas o primeiro método citado, já que os outros não são alvo de
estudo deste projeto.
2.3.1.1 Biofeedback Cinemático
55
Este tipo de feedback controla os parâmetros cinemáticos do movimento, como
posição, orientação, velocidade e aceleração de um corpo ou de seus segmentos, utilizando
equipamentos como câmaras de vídeo, goniômetros e acelerômetros (CRUZ, 2005).
O Feedback de posição articular pode ser feito com o uso de eletrogoniômetros que,
conectados a um computador, podem informar em tempo real e medida do ângulo do
segmento corporal durante a execução do movimento. Essa informação pode ser tanto visual
quanto auditiva, onde na resposta auditiva a quantidade de movimento e dada pela intensidade
ou frequência de um som (WOLF, 1985).
Apesar de a utilização de acelerômetros ser criticada e até desencorajada por alguns
autores para a mensuração do movimento, para o feedback Wolf (1985), defende que o
acelerômetro pode ser utilizado com sucesso no intuito de melhorar a fluidez do movimento.
Um acelerômetro fornece um sinal de voltagem proporcional à primeira derivada da
velocidade, a aceleração. Mudanças na velocidade quando um segmento de um membro é
movido de um ponto a outro são representadas como mudança de voltagem na saída do
acelerômetro. Esta mudança de voltagem pode ser interpretada por um computador ou pelo
próprio paciente.
2.3.2 Feedback para Controle e Aprendizado Motor
No corpo humano, os exteroceptores são terminações nervosas que se localizam na
superfície do corpo e detectam variáveis como luz, calor, tato, pressão, dor e som. Portanto,
sentidos como a visão, a audição e o tato (CRUZ, 2005).
Assim, o corpo humano é uma máquina com capacidade excepcional de perceber
estímulos, estes estímulos são chamados de sinais exteroceptivos e podem ser classificados
em dois tipos: visuais e auditivos. O feedback visual é geralmente dado em um “display”
gráfico ou gerado por computador. Os equipamentos de feedback auditivo são geralmente
projetados para que a frequência ou intensidade do som varie de acordo com a atividade
monitorada. Por exemplo, num sistema de biofeedback eletromiográfico, a maior atividade
mioelétrica pode ser indicada por som de maior frequência (mais agudo). Algumas vezes a
taxa de repetição de um “clique” é usada para feedback auditivo (CRUZ, 2005).
Wolf e Binder-Macleod (1989) afirmam que “o feedback auditivo sobre atividade
motora deve ser importante e talvez mais fácil de processar que sinais de feedback visual.
56
Pacientes em treinamento de feedback eletromiográfico frequentemente abandonarão o
feedback visual em favor de olhar seus membros enquanto ouvem os sinais auditivos”.
Não é novidade que o ser-humano tem grande capacidade de aprender pela repetição.
Na verdade a ciência já estudou e mapeou este processo.
A experiência de movimento é fundamental para a memória motora. Nas áreas
sensoriais e de associação sensorial do córtex, memórias de diferentes padrões de movimentos
são estabelecidas. Estes padrões são frequentemente referidos como “engramas sensoriais”.
Para iniciar um movimento com sucesso, o cérebro precisa apenas ativar um engrama e a
cadeia de eventos que leva à ativação do sistema motor para execução do movimento é
iniciada. Uma vez que o padrão apropriado foi aprendido pelo córtex sensorial, o engrama
memorial pode ser usado para iniciar respostas motoras que levam ao desempenho de um
mesmo padrão sequencial toda vez que for invocado (Wolf e Binder-Macleod, 1989).
Nas palavras de Machado (1993):
o sistema nervoso aprende a executar as tarefas motoras repetitivas, o que
provavelmente envolve modificações mais ou menos estáveis em circuitos nervosos.
Admite-se que o cerebelo participa desse processo através das fibras olivocerebelares, que chegam ao córtex cerebelar como fibras trepadeiras e fazem
sinapses diretamente com as células de Purkinje, em resposta aos impulsos que elas
recebem do sistema de fibras musgosas e paralelas. Tal ação parece ser muito
importante para a aprendizagem motora
Gallahue e Ozmun (2001) também afirmam que “aprendizagem motora significa uma
alteração relativamente constante no comportamento motor em função da prática ou de
experiências passadas".
Para Wolf (1985) “um princípio básico da aprendizagem motora é que quanto mais
específica a informação e quanto mais rápido ela é fornecida ao indivíduo, maior é o
aprendizado (ou reaprendizado)”.
Desta forma, o biofeedback mostra-se um recurso importante e que pode ser utilizado
por fisioterapeutas em processos de reabilitação dos movimentos. Mas a utilização do
biofeedback implica na utilização de algum dispositivo (visual ou auditivo) que auxilie no
provimento da informação a respeito do movimento executado.
57
O sensor Kinect preenche todos os requisitos impostos para que ele seja este
dispositivo auxiliar. A utilização do sensor permite que tanto a mensuração do movimento
como o feedback apropriado (visual ou auditivo) seja fornecido ao paciente.
2.4 KINECT
Durante a Electronic Entertainment Expo (E3) de 2009, a maior feira de jogos
eletrônicos do mundo, realizada anualmente em Los Angeles, Califórnia, Estados Unidos. O
sensor de movimento inicialmente apresentado como Project Natal foi lançado em Novembro
de 2010 para a plataforma Xbox 360, nomeado de Kinect, permite que o jogador utilize seu
próprio corpo como joystick, interagindo diretamente com o game. O sistema, que utiliza um
conjunto de câmeras e sensores, capta os movimentos do jogador e os reproduz, em tempo
real, dentro da interface do jogo, sendo também um poderoso sistema de reconhecimento de
voz e de expressão facial (Wikipédia - Kinect, 2012).
Com este lançamento a comunidade de aficionados por jogos ficou maravilhada pois o
que o Kinect lhes prometia era jogar jogos no XBOX sem utilizar controles, uma revolução,
que já havia sido tentada por inúmeras empresas que desenvolvem consoles para jogos.
Outra comunidade de ficou extasiada foi a de desenvolvedores de softwares, pois em
junho de 2011 a Microsoft lançou a versão beta do SDK (Software Development Kit) para
Kinect (Kinect for Windows SDK, 2012).
Programadores do mundo todo já estavam desenvolvendo aplicações para Kinect
utilizando bibliotecas não oficiais, mas agora, podiam desenvolver seus aplicativos com
suporte da empresa que criou o dispositivo. Em fevereiro de 2012 é lançada a versão 1.0 do
SDK a qual permite que os programadores desenvolvam programas comerciais utilizando o
Kinect. Ou seja, sete meses depois de a tecnologia revolucionária do Kinect ter sido lançada
para os consoles XBOX ela já estava disponível para qualquer programador que quisesse usála, inclusive de forma comercial Kinect (Kinect for Windows SDK, 2012).
Em Janeiro de 2012 a Microsoft anunciou o lançamento do Kinect for Windows que é
o mesmo sensor (com algumas melhorias) para ser utilizado por usuários de PC nos EUA. O
lançamento do Kinect for Windows para outros países vêm ocorrendo de forma gradativa e
ainda não chegou oficialmente ao Brasil. Por isso, este projeto utiliza o Kinect for XBOX
adaptado para ser utilizado em um PC. A Microsoft não autoriza o uso do Kinect for XBOX
58
para uso comercial, a não ser por empresas que solicitarem e obterem tal autorização em
caráter extraordinário. Como este projeto tem caráter, única e exclusivamente de pesquisa
científica, nenhuma patente está sendo infringida (Kinect for Windows SDK, 2012).
2.4.1 Como funciona o sensor Kinect
O sensor possui uma câmera RGB que permite o reconhecimento facial da pessoa que
esta na frente do console, um sensor de profundidade que permite o mapeamento em três
dimensões do ambiente à frente, quatro microfones embutidos que permite captar e identificar
vozes de diferentes pessoas no ambiente além de identificar que qual direção ao som está
vindo e cancelar ruídos e ecos que possam atrapalhar na identificação das vozes (QUEIROZ,
2010).
Figura 8. Sensor Kinect
Fonte: Adaptado de www.kinectforwindows.com
Para entender como o sensor funciona é necessário estudar cada parte dele
separadamente.

Câmera RGB: É parecida com uma WEBCAM normal, consegue atingir uma
resolução de 640 x 480 operando a 30 frames por segundo e pode atingir 1280 x
1024 operando a 15 frames por segundo, permite o reconhecimento facial dos
usuários e geralmente é utilizada para tirar fotos de momentos cruciais em jogos,
essas fotos podem ser postadas em redes sociais, etc. Mas para desenvolvimento
de aplicativos, uma função interessante da câmera RGB é a possibilidade que ela
proporciona do usuário visualizar-se no cenário da aplicação, de um modo
simplificado podemos dizer que a API do Kinect trabalha em segundo plano
59
fazendo reconhecimento de posições corporais, movimentos, comandos de voz,
etc., e o que o usuário vê é apenas a sua imagem ou de um avatar na tela
(QUEIROZ, 2010).

Array de microfones: É composto por quatro microfones ao longo do sensor que
operam simultaneamente dando a possibilidade de identificar de qual ponto do
ambiente o som está vindo, além disso, consegue diferenciar com boa precisão
ruídos de fundo da voz que está dando o comando, estes microfones também são
capazes de identificar diferentes pessoas no ambiente, ou seja, eles conseguem
identificar qual usuário deu o comando de voz, além o sensor permite habilitar o
cancelamento de eco, para aprimorar a identificação de comandos de voz
(QUAIROZ, 2010).

Captura de Áudio: A API do Kinect oferece métodos para que o desenvolvedor
grave os sons que estão sendo emitidos no ambiente (Kinect for Windows SDK,
2012).

Speech Recognition: A API do Kinect utiliza a API de Speech Recognition nativa
do Windows, com isso, o usuário pode definir comandos de voz a serem dados
durante a execução do programa (QUEIROZ, 2010).

Processador e Software Próprio: O sensor possui processador e software
embarcado que manipula e refina a informação bruta obtida das câmeras antes de
enviá-las ao dispositivo (XBOX ou PC) um dos programas mais importantes que
são executados neste processador é o reconhecimento de partes do corpo, que será
explicado mais adiante (KIPMAN, 2011).

Sensor de Profundidade: Com este sensor é possível identificar com boa precisão
a distância que objetos e pessoas estão do sensor, bem como quais partes do corpo
estão mais próximas ou mais distantes do sensor, para conseguir isso o Kinect
utiliza a técnica da luz projetada e dois hardwares específicos: Um projetor de
luzes infravermelho e uma câmera infravermelho (que capta luzes infravermelho).
O projetor de luz infravermelho projeta sobre o ambiente logo a frente do sensor
uma matriz de pontos infravermelhos que pode ser observado com óculos
infravermelho ou câmeras de vídeo que possuem filtro infravermelho (Kinect for
Windows SDK, 2012. QUEIROZ, 2010).
60
Na Figura 9 é um mostrado um ambiente sendo filmado enquanto o Kinect projetava
sua matriz de pontos infravermelho.
Figura 9. Pontos de luz infravermelha projetadas pelo Kinect.
Fonte: http://iansapp.wordpress.com/2011/02/05/kinect-adventures-ghost-hunters/
Na segunda parte do processo, a câmera infravermelha do Kinect filma o ambiente e a
partir dos pontos filmados gera um mapa de voxels onde os pontos com cor mais intensa são
os pontos mais próximos ao sensor e os pontos com cor menos intensa são os pontos mais
distantes, com isso o Kinect consegue gerar imagens com informações tridimensionais com
uma precisão bastante satisfatória para a maioria das aplicações que desenvolvemos
atualmente. A Figura 10 mostra uma cena em escala de cor amarela, onde o amarelo mais
claro são os pontos mais próximos do sensor e os mais escuros são os pontos mais distantes,
podemos observar a precisão do sensor observando a diferença de cor entre o pescoço e o
queixo ou então entre a dobra da camisa perto do braço esquerdo, outra observação
importante é que no fundo da imagem existe uma parede de vidro a qual ficou totalmente
preta na imagem de profundidade, neste caso o ponto de luz infravermelho se dispersou no
vidro e a câmera não pode detectá-lo, logo ele foi descartado da cena para compor a imagem
final. (QUEIROZ, 2010).
61
Figura 10. Imagem de profundidade.
Fonte: http://odopod.com/blog/using-kinect-within-flash-applications/

Detecção de Esqueleto: Outra informação muito útil que o sensor oferece é
reconhecimento de esqueleto e partes do corpo, o sensor consegue atualmente
detectar seis pessoas e mapear o esqueleto de duas simultaneamente na cena
(Kinect for Windows SDK, 2012).
Cada esqueleto pode ter no máximo 20 pontos de articulação mapeados e para cada
ponto o Kinect aplica um algoritmo para identificar qual é o ponto, assim ele consegue dizer
com exatidão qual é a mão esquerda, mão direita, cabeça, pé-direito, pé esquerdo, etc.
Cada ponto de articulação possui um estado associado:

Tracked: Se a articulação está visível ao sensor;

Not tracked: Se a articulação está fora do alcance do sensor;

Inferred: Se a articulação não está visível, mas pode ser inferida por meio de
interpolação entre dados das articulações adjacentes.
Além disso, o software embarcado do Kinect executa uma rede neural que foi treinada
com uma base gigantesca de dados de Mocap (Motion Capture), assim, o sensor consegue
identificar com precisão partes do corpo de pessoas. Abaixo pode ser observada uma imagem
que descreve quais pontos podem ser mapeados (KIPMAN, 2010).
62
Figura 11. Pontos de junção reconhecíveis pelo Kinect.
Fonte: http://embodied.waag.org/?p=38
A Figura 12 mostra outra imagem com uma aplicação de exemplo utilizando a as
informações do mapeamento do esqueleto.
Figura 12. Pontos de junção visualizados em uma aplicação.
Fonte: http://labs.vectorform.com/2011/06/windows-kinect-sdk-vs-openni-2/

Campo de Visão: O sensor tem um campo de visão de 57° na horizontal, 43°
graus na vertical e 70º na diagonal, além disso, ele possui um servo-motor interno
que permite ajustar sua posição em mais ou menos 27°. O sensor de profundidade
tem um alcance que varia entre 1,2 metros a 3,5 metros (Kinect for Windows
SDK: Skeletal Tracking, 2012).
63
A Figura 13 demonstra o campo de visão do Kinect.
Figura 13. Campo de visão do Kinect.
Fonte: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh973074
Essas dimensões podem ser observadas na maior parte dos consultórios ou salas de
fisioterapia, tornando o uso do sensor viável nestes meios.

Posição do sensor: A posição do sensor em si não faz muita diferença. O Kinect
pode ficar em cima ou embaixo da TV, projetor ou computador, a Microsoft
recomenda qualquer lugar entre 0,6m e 1,8m com relação ao solo. De fato, o que
importa é que o sensor consiga “enxergar” o paciente e algum espaço ao seu redor,
para os casos onde o exercício requer certa locomoção. Da mesma forma, qualquer
mesa de escritório ou maca, encontrados em consultórios e salas de fisioterapia,
podem ser usados como base para o sensor (Kinect for Windows SDK: Skeletal
Tracking, 2012).
Em resumo, o Kinect é um sensor revolucionário que entrega ao desenvolvedor
informações refinadas e com boa precisão sobre o ambiente que está sendo filmado, isso abriu
um leque de opções para desenvolvedores que queriam desenvolver jogos e aplicações que
usassem reconhecimento de gestos, esqueleto, voz, etc. Com o lançamento do SDK do Kinect,
usar o sensor para desenvolver apenas jogos tornou-se algo sem sentido, a todo dia surgem
novos exemplos de aplicações sendo desenvolvidas, aplicações estas que antes eram
inimagináveis.
64
Com os recursos que o Kinect oferece, a área de fisioterapia tornou-se um campo
vasto de possibilidades para que desenvolvedores criem aplicativos para auxiliar sessões de
fisioterapia.
Por isso, este projeto teve como objetivo desenvolver um sistema que permite utilizar
os streams do Kinect para permitir que o fisioterapeuta cadastre um exercício selecionando os
segmentos corporais que ele quer acompanhar. Durante a sessão de fisioterapia o paciente
tenta imitar o movimento do exercício de forma mais fiel possível. O sistema mostra, em
tempo real, o quão próximo o movimento executado esta do movimento cadastrado.
O próximo capítulo descreve de forma detalhada o projeto do sistema.
2.5 Visão Computacional
A visão é o elemento sensorial mais importante para a sua sobrevivência da maioria
dos seres vivos. Isso porque, a visão é o sentido que fornece a maior quantidade de
informação, não só em termos quantitativos, mas também qualitativos. Estas informações
permitem, por exemplo, a percepção de certos alvos (predadores, alimento, etc.), a
determinação de obstáculos, etc. estas percepções servem de base para a tomada de decisão do
ser vivo, isto implica diretamente em sua sobrevivência.
Neste contexto, não é surpreendente que nos últimos anos, a comunidade científica
tenha realizado intensos esforços no sentido de desenvolver e aprimorar sistemas
computacionais que utilizam técnicas de visão computacional, isto é, sistemas que sejam
capazes de executar funções do sistema de visão de seres vivos, e em especial no sistema
visual humano. A tentativa de programar certas funções do sistema de visão humana em
sistemas computadorizados pode ser realizada, tanto à nível de software, quanto à nível de
hardware. Surge, assim, uma área de desenvolvimento científico que é atualmente conhecida
como visão computacional (BALLARD; BROWN, 1982).
Visão computacional é a ciência e tecnologia das máquinas que enxergam. Ela
desenvolve teoria e tecnologia para a construção de sistemas artificiais que obtém informação
de imagens ou quaisquer dados multidimensionais (BALLARD; BROWN, 1982).
De acordo com Tavares (2000), o processamento de imagem e a visão por computador
são normalmente divididos em quatro áreas de atuação:
65

Melhoramento ou Realce de Imagens: consiste basicamente na tentativa de
melhorar e realçar subjetivamente certas características de uma imagem (por
exemplo, acentuar contraste, reduzir ruído, etc.);

Restauração de Imagens: consiste basicamente na tentativa de restaurar imagens
que tenham sido degradadas na sua qualidade por um processo qualquer, como por
exemplo, distorção geométrica, movimento, etc.;

Compressão de Imagens: consiste basicamente na tentativa de representar uma
imagem original de forma mais simples e, portanto mais leve, sem contudo perder
informação necessária;

Análise de Imagens: consiste basicamente em descrever ou interpretar uma dada
imagem ou sequência de imagens; isto é, na tentativa de medir, reconhecer,
classificar uma imagem ou conjunto de imagens.
As três primeiras áreas costumam ser agrupadas na designação de processamento de
imagem; a última está mais ligada à visão por computador e aparece por vezes associada à
inteligência artificial.
Naturalmente que inúmeros problemas requerem a utilização combinada de todas as
áreas anteriores. Um exemplo desta combinação pode ser, por exemplo, um sistema que
procure analisar o movimento de certos objetos a partir de uma sequência de imagens. Este
sistema deverá incluir, quase obrigatoriamente, funções de melhoramento das imagens
originais (compensação de iluminação, remoção de ruído), de restauração das imagens
degradadas geometricamente, de análise das imagens e, possivelmente, pode ser utilizada
compressão (para efeitos de arquivo ou de transmissão) (TAVARES, 2000).
Em termos práticos pode-se citar o processo de fabricação de embalagens plásticas e
de latas de alumínio para a Coca-Cola. Após a garrafa ou lata tomar forma, uma máquina
fotografa e analisa a imagem para determinar se ela sofreu deformidade, caso a embalagem
não esteja no padrão é separada para reciclagem. Este processo ocorre cerca de 800 vezes por
minuto.
Este mesmo tipo de análise é feito após o processo de impressão dos rótulos nas latas
de alumínio para identificar possíveis falhas. Esta análise de rótulo ocorre 2.200 vezes por
66
minuto. Ambos os processos seriam inviáveis de serem executados por seres humanos com tal
velocidade e eficiência (YOUTUBE – Mega Fábricas – National Geographic, 2011).
Tavares (2000) ainda informa que surgem cada vez mais aplicações do processamento
de imagem e da visão por computador. Pode-se citar como exemplo:

Inspeção Industrial: na indústria, a qualidade do produto final é muito importante,
seja para cumprir normas ou para demostrar o comprometimento do fabricante
com o produto. Como, geralmente, as funções de inspeção visual humana são
bastante rotineiras, cansativas, morosas, e consequentemente originam frequentes
falhas
e
erros,
surge
a
necessidade
de
automatiza-las
por
sistemas
computadorizados, como o exemplo da fábrica da Coca-Cola citado.

Veículos Autónomos: cada vez mais pretende-se substituir operários que possam
executar tarefas perigosas. Surgem assim veículos e robôs que podem mover em
ambientes hostis para o homem transportando diferentes tipos de materiais e
produtos. Se estes sistemas autónomos dispuserem de informação visual sobre o
ambiente que os rodeia, poderão locomover-se de forma eficiente sem a
intervenção humana.

Aplicações Médicas: O diagnóstico por imagem é uma importante ferramenta para
profissionais da saúde, atualmente existem várias exames que obtém imagens a
partir de diferentes processos e técnicas (como por exemplo, por raios-X,
ecografia, endoscopia, etc.). Tais imagens necessitam de processamento para
remover ruído, melhorar algumas características e analisá-las. Por isso, não é
surpreendente encontrar um elevado número de aplicações de processamento de
imagem e de visão por computador em medicina.

Recuperação de Imagens Degradadas: certas imagens são obtidas com uma
deterioração inevitável. Talvez devido às más condições de iluminação, influência
de campos eléctricos e/ou magnéticos, às elevadas distâncias de transmissão.
Nestas situações, é necessário realizar uma melhoria da qualidade das imagens.
Uma das primeiras aplicações do processamento de imagem ocorreu durante a
recuperação das imagens enviadas para a Terra por uma sonda espacial em 1960.
Isso se fez necessário, pois a tecnologia das câmeras utilizadas e os meios de
transmissão não eram tão avançados.
67

Meteorologia: pela análise do movimento das nuvens, sistemas de visão
computacional podem auxiliar em estudos de previsão do estado do tempo.

Agricultura: A visão computacional é utilizada na análise do crescimento e grau de
maturação das plantações,
A aplicação de técnicas de visão computacional ocorre não só em imagens estáticas,
mas também na análise de movimentos. O movimento é tradicionalmente definido como uma
sequência de imagens 2D ou 3D capturadas em dois ou mais instantes de tempo. Neste caso,
outros estudos se fazem presentes: a obtenção da estrutura geométrica e também dos
parâmetros do movimento a partir de uma sequência de imagens. Além disso, outro aspecto
deve ser levado em consideração: formas podem não ser estáticas, elas podem variar ao longo
de toda a sequência. De fato, muitos objetos reais são deformáveis. Por exemplo: as árvores
balançam, as folhas de papel dobram-se, as roupas enrugam-se, assim como o corpo humano
que apresenta movimento contínuo não rígido (TAVARES, 2000).
A visão computacional possibilita a análise de movimento humano, e essa
possibilidade impulsiona o desenvolvimento de sistemas na área médica. Já existem vários
sistemas comerciais que fazem análise de movimentos do coração e do pulmão, estudo do
fluxo sanguíneo e a análise do crescimento de tumores com objetivo de diagnosticar e tratar
doenças.
Outras possibilidades da análise de movimento são o estudo do movimento dos lábios,
para leitura labial; reconhecimento de faces para aplicações de segurança; deformações de
material para inspeção visual de estruturas.
Nota-se que área de visão computacional, ao longo das últimas duas décadas, vem
tornando-se muito importante para o desenvolvimento de sistemas que auxiliam seres
humanos em tarefas do dia-a-dia em especial naquelas tarefas que o ser humano não tem
capacidade para executar com eficiência.
2.6 NUI (Natural User Interface)
Com o surgimento do computador pessoal, fez-se necessário a criação de meios que
permitissem que usuários leigos interagissem com o computador que até então era operado
através de botões, chaves e alavancas. Com a tecnologia limitada da época, utilizava-se um
68
teclado que permitia o envio de comandos de texto para o computador, o qual respondia a
estes comandos e apresentava as respostas na tela, surgia a CLI, ou Command-Line Interface
(Wikipédia - Command-Line Interface, 2012).
Com o passar do tempo, a CLI foi tornando-se ineficiente. A Xerox PARC notou a
necessidade de evolução e iniciou um projeto para o desenvolvimento de uma interface
gráfica amigável para o usuário. A Apple aprimorou a ideia e a utilizou em seu computador
pessoal, o Macintosh, em 1984. A aceitação foi tão boa que desde então outros sistemas
operacionais começaram a utilizar o mesmo conceito. Esse tipo de interface é comumente
chamado de GUI, ou Graphic User Interface, e apesar de existir há bastante tempo ainda é a
tecnologia mais popular, mas vem perdendo espaço aos poucos. (Wikipédia - GUI. 2012).
Atualmente o ser humano não interage apenas com computadores, mas com consoles
de games, televisores, quiosques de autoatendimento, vitrines, etc. A GUI parece estar ficando
limitada forçando a evolução para novas maneiras de interação com o computador. Em 2010
grandes mudanças começaram a ocorrer neste sentido e tudo caminha para um novo
paradigma, conhecido como NUI, ou Natural User Interface, que nada mais é do que o
conceito de que as máquinas devem interagir com os seres humanos da forma mais natural e
intuitiva possível, tornando a necessidade de aprendizado do usuário extremamente baixa,
capacitando-o para operar o dispositivo sem nenhuma dificuldade (Wikipédia - Natural User
Interface, 2012).
Em Janeiro de 2010, Steve Ballmer, CEO da Microsoft diz: “Eu acredito que
olharemos para 2010 como o ano que ultrapassamos a barreira do mouse e teclado e
começamos a incorporar formas mais naturais de interação como toques, gestos, escritas à
mão e visão, aquilo que cientistas da computação chamam de NUI ou Interface Natura do
Usuário” (BALLMER, 2010).
Para exemplificação de NUI’s atuais, pode-se citar o conceito de Multi-touch, onde,
apenas com gestos intuitivos pode-se operar o dispositivo da mesma forma que a GUI
proporcionava. O precursor deste conceito e responsável por populariza-lo é o Iphone, onde
para girar uma foto basta posicionar os dedos indicador e polegar em forma de pinça, como se
estivesse pegando a foto, e girá-los em torno do eixo da palma da mão.
A interação humano-computador parece estar a beira de um novo potencial de
evolução, assim como aconteceu no início de 1980 com a CLI. As NUI’s prometem derrubar
69
barreiras da computação e aumentar o poder do usuário permitindo acessar universos antes
intocáveis (WIGDOR; WIXON, 2011).
Ao invés de definir o termo NUI, Wigdor e Wixon (2011) preferem exemplificar o que
a NUI deve proporcionar ao usuário, com relação a isso eles dizem:
A maioria de nós pode apenas imaginar como um lançador da liga principal de
baseball se sente ao estar no topo do monte. Ele meche a terra com os pés, pega a
bola com um jeito tão familiar que parece fazer parte dele. Ele se sente em casa
É exatamente este sentimento que se deve provocar no usuário. O sistema deve
espelhar as suas capacidades, satisfazer as suas necessidades, tirar plena vantagem e
encaixar-se nas atribuições que o contexto demanda.
Wigdor e Wixon (2011) alertam para uma possível deturpação dos conceitos do termo
natural. Pois, embora seja um termo emergente que pode ter seus conceitos seguidos de forma
confiável, criar a interface do usuário para que ele se sinta natural apenas imitando alguma
outra experiência, contando com metáforas familiares ou mesmo diretamente pedindo que o
usuário informe o tipo de experiência que deseja ter, não é a melhor estratégia. É necessário
desenhar, pesquisar e projetar as novas interfaces com o usuário. Esta é uma tarefa
desafiadora pois a maior parte dos designers nunca teve que realmente projetar uma interface
com o usuário, ao invés disso, eles vêm confiando em conceitos consolidados na década de
1980 como botões, barras de rolagem, caixas de seleção (WIGDOR; WIXON, 2011).
Ao contrario de Wigdor e Wixon (2011), BLAKE (2011) prefere explicitar uma
definição formal de NUI, segundo ele: “A NUI é uma interface de usuário projetada para
reusar habilidades existentes para interagir diretamente com o conteúdo”.
Wigdon e Wixon (2011) ainda dizem que esta definição mostra três conceitos
importantes que devem ser seguidos:

NUI’s são projetadas: isso significa que NUI requer planejamentos antecipados. É
necessário um cuidado especial para que a NUI a ser projetada seja apropriada ao
usuário, seu contexto e ao conteúdo. O processo de design da interação não deve
ser negligenciado, pois ele é tão importante quanto os demais processos de
desenvolvimento do sistema.

NUI’s tiram proveito de habilidades existentes: usuários de sistemas são
especialistas em habilidades que adquiriram pelo simples fato de serem humanos.
Um ser humano utiliza a interação humano-humano como comunicação verbal,
70
não verbal, etc. desde o seu nascimento, por isso nada mais óbvio do que tirar
proveito desta característica. A tecnologia progrediu e chegou a um ponto onde
podemos utiliza-la através da NUI para prover esta interação mais natural.

NUI’s têm interação direta com o conteúdo: o foco das interações é com o
conteúdo e a interação deve ser direta sobre ele. Isso não significa que a interface
não possa ter botões, caixas de seleção, etc. quando necessário. Significa apenas
que os controles de manipulação devem assumir um papel secundário. O conteúdo
deve ser o principal método de interação.
Por vezes, os usuários do sistema desenvolvido neste projeto, serão usuários com
limitações funcionais, por isso, a aplicação e desenvolvimento de partes da interface de
interação que utilizem conceitos da NUI se faz necessário.
Por outro lado, este projeto não se aprofundou em demasia nos conceitos e técnicas
para desenvolvimento de NUI, pois usuários sem limitações funcionais (fisioterapeutas)
também interagem com o sistema. Assim, o objetivo é que estes dois grupos de usuário
possam interagir com o sistema da forma que lhes for mais conveniente e confortável.
2.7 Sistemas Similares
A pesquisa por sistemas similares mostrou poucos resultados relevantes, talvez pelo
fato de o sensor e o SDK serem novos no mercado, ainda não houve tempo para que sistemas
de uso efetivo fossem desenvolvidos.
Porém foram encontradas algumas noticias que falam sobre o uso dos jogos do
console XBOX que utilizam o Kinect em sessões de fisioterapia. A seguir faz-se um resumo
das noticias pesquisadas.
Virtual Healthcare
O sistema é apresentado em forma de show case no site do fabricante, a Avanade
(http://www.showcase.avanade.com/default.aspx), junção da Accenture com a Microsoft, o
Virtual Healthcare é um sistema que pode integrar outros dispositivos além do Kinect, como
celulares, para que o médico tenha acesso a relatórios com dados do paciente (Avanade:
Kinect for Virtual Healthcare, 2011).
71
Figura 14. Virtual Healtcare
Fonte: http://timedicina.blogspot.com.br/2011/09/kinect-examina-paciente-em-sessaode.html
Após o Kinect ''escanear'' o corpo do usuário, todos os movimentos são reproduzidos
na tela. O Virtual Healthcare, no exemplo da foto, pode ser usado também para analisar a
postura e a maneira de caminhar do paciente.
Figura 15. Análise de marcha com o VirtualHealtcare
Fonte: http://timedicina.blogspot.com.br/2011/09/kinect-examina-paciente-em-sessaode.html
Após o Kinect ''escanear'' o corpo do usuário, todos os movimentos são reproduzidos
na tela. O Virtual Healthcare, no exemplo da foto, pode ser usado também para analisar a
postura e a maneira de caminhar do paciente.
Aparentemente o Virtual Healtcare já era um produto do portfolio da empresa que
após o lançamento do Kinect agregou as funcionalidades de análise de movimento com o
72
sensor. As informações disponibilizadas possuem aspecto comercial e não técnico, por isso,
não foi possível fazer uma análise mais detalhada do sistema.
UNICID
A clínica de Fisioterapia da Universidade Cidade de São Paulo (UNICID), que já
havia utilizado o Nintendo Wii em terapia de reabilitação, incorporou jogos de XBOX
utilizando o Kinect no tratamento de doenças como derrame, paralisias, e lesões
musculoesqueléticas.
De acordo com o fisioterapeuta que supervisiona o uso do game na clínica, professor
Fabio Navarro Cyrillo, a ideia de usar o Kinect no tratamento em Fisioterapia surgiu após o
sucesso obtido com o console da Nintendo e as possibilidades que essa nova tecnologia
oferece.
“Evidências científicas recentes indicam que o uso da realidade virtual com
videogame oferece além da motivação ganhos funcionais para os pacientes. O Xbox Kinect é
uma evolução, já que o equipamento não necessita de controle, pois o sistema faz uma leitura
do corpo do jogador. Além disso, o movimento é preciso, completo e mais semelhante aos
realizados nas atividades diárias”, explica (Vida Mais Livre: Xbox Kinect é utilizado para
reabilitação na Fisioterapia, 2011).
O professor afirma que “Os jogos ajudam a reconquistar o equilíbrio, coordenação,
resistência e força muscular, além de estimular a atividade cerebral e aumentar a capacidade
de concentração. Isso sem contar que a terapia fica mais dinâmica e envolvente. Enquanto o
paciente usa o corpo para controlar o movimento na tela, sem perceber acaba realizando
movimentos que até então tinha dificuldades.
Para Cyrillo, os resultados do uso do Kinect na reabilitação estão sendo utilizados em
pesquisas da Universidade sobre a utilização da realidade virtual na melhora da reabilitação
dos pacientes. “Com o WII, já conseguimos medir a ativação dos músculos para avaliar a
reação e assim, direcionar a reabilitação".
Este projeto não utiliza um software específico para as sessões de reabilitação, mas
sim jogos normais do XBOX aplicando conceitos de reabilitação.
AACD
73
Segundo notícias divulgadas na internet, a AACD (Associação de Assistência à
Criança Deficiente) firmou um acordo com a Microsoft para o desenvolvimento de jogos de
videogame especiais para reabilitação. Os videogames com sensores de movimento, como o
Wii, da Nintendo, e o Xbox, da Microsoft, já são usados em instituições para auxiliar
atividades de fisioterapia. O objetivo agora é criar jogos concebidos por fisioterapeutas e
fisiatras da AACD e desenvolvidos com o apoio técnico da empresa. O presidente da
instituição, Eduardo Carneiro, afirma que os primeiros softwares criados nessa parceria
podem começar a sair em três ou quatro meses. A ideia é que pacientes que frequentam a
AACD possam levar o aparelho e o jogo para casa e fazer os exercícios. A venda dos jogos
para outras instituições no Brasil e no exterior também está em planejamento, segundo
Carneiro, e pode ser mais uma fonte de renda da entidade. "Estamos iniciando uma nova era
em reabilitação. É um processo sem volta", diz Carneiro.
Departamento de Fisioterapia - UFPE
Uma pesquisa que envolve o Departamento de Fisioterapia e o Centro de Informática
(CIn) da UFPE propõe-se a utilizar o Kinect como uma ferramenta de inclusão e reabilitação
de pessoas com dificuldades motoras. Segundo o professor de engenharia da computação e
inventor da solução, Cristiano Coelho de Araújo, a ideia é usar o Kinect para reconhecer
gestos de pacientes e, através de um software, indicar a correção dos seus movimentos.
Araujo diz ainda: “Queremos usar o Kinect para ajudar pessoas a realizar tarefas na
área de fisioterapia. Criamos um jogo em que o paciente deve fazer certos gestos para cumprir
as etapas. O sistema identifica esses gestos e indica se eles estão sendo realizados de forma
correta e, caso contrário, como devem ser feitos”, explica. Um detalhe é que a solução não
necessita do console para funcionar. Apenas um Kinect e um computador normal. (Porto
Digital. Kinect será usado em reabilitação no Recife, 2012).
Atualmente, o sistema encontra-se em fase de protótipo, pronto para ser testado por
pacientes voluntários no Departamento de Fisioterapia da UFPE. Ainda que demore um pouco
até estar disponível para o consumidor, o grupo já tem em mente alguns planos de negócios.
Os pesquisadores dizem ainda que uma pessoa em tratamento fisioterápico pode
repetir o exercício em casa, usando o Kinect e o software auxiliará o paciente para saber se
está realizando o movimento corretamente. O fisioterapeuta também poderá acompanhar o
processo remotamente, em um PC ou tablet, comenta. Para Araújo, academias também
74
poderão usar a solução para orientar a atividade de musculação de seus clientes. Um único
profissional poderá monitorar todas as máquinas e corrigir pontualmente o que for necessário.
(Porto Digital. Kinect será usado em reabilitação no Recife, 2012).
Este sistema é o que tem mais semelhanças sistema desenvolvido neste trabalho,
porém não pode ser analisado a fundo, pois encontra-se em fase de protótipo.
Em resumo, poucas informações técnicas puderam ser obtidas. Devido ao fato de o
Kinect ser um produto relativamente recente, existe poucos projetos similares Os que existem
estão em fase de protótipo ou são projetos de pesquisa, sem sucesso comprovado.
Apesar disso, a pesquisa por sistemas similares apontou que os sistemas tendem a ter
recursos para que o paciente execute o tratamento não só na clínica, mas em casa também. E
que estes exercícios possam ser monitorados à distância pelo fisioterapeuta.
O que ficou evidente é que a aplicação do Kinect no tratamento fisioterapêutico é alvo
de estudo de muitos pesquisadores e até agora tem se demonstrado viável e satisfatório.
75
3 DESENVOLVIMENTO
Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de computador utilizando o sensor Kinect
para auxiliar profissionais da área de fisioterapia a monitorar as sessões de reabilitação dos
seus pacientes, auxiliando na execução do movimento correto dos exercícios, proporcionando
feedback ao paciente quanto à qualidade de execução do movimento e propiciando ao
fisioterapeuta analises detalhadas relativas à evolução de cada um dos seus pacientes.
Os exercícios são cadastrados previamente pelo fisioterapeuta. Este conjunto de
exercícios forma uma espécie de repositório de exercícios.
Tendo certo número de exercícios no repositório, o fisioterapeuta pode cadastrar
também sessões padrão. Sessões padrão são um conjunto de exercícios, escolhidos pelo
fisioterapeuta, com objetivo definido, por exemplo: sessões para o treino de força, equilíbrio,
amplitude, alongamento, relaxamento, etc.
Assim, o fisioterapeuta tem duas opções ao prescrever os exercícios: Criar uma nova
sessão personalizada para o paciente, escolhendo exercícios do repositório de exercícios ou
apenas, prescrever uma sessão padrão, cadastrada previamente.
Quando os pacientes terminam as sessões, o sistema fornece gráficos de análise de
desempenho para que o fisioterapeuta possa acompanhar seus pacientes.
O sistema foi desenvolvido utilizando a linguagem C# e a plataforma .Net 4.5. Para a
criação da camada de visualização, foi utilizada a tecnologia WPF a qual permite, além do
desenho de formulários simples, o desenho de objetos 2D e 3D. Como tecnologia de
armazenamento foi utilizado o Banco de Dados SQL Server 2008 na versão Standard. Como
API de comunicação com o Kinect foi usado o SDK oficial da Microsoft que atualmente está
na versão 1.6. Para todas as tarefas de desenvolvimento foi utilizada a IDE (Integrated
Development Enviroment) Visual Studio 2012.
Não só as tarefas de desenvolvimento como as tarefas de projeto do sistema foram
totalmente realizadas utilizando o Visual Studio 2012, o qual provê recursos para atender a
esta demanda.
3.1 MODELAGEM
76
Para a modelagem do sistema, foram levantados os requisitos, produzidos os casos de
uso, diagramas de sequencia, diagramas de classe e diagrama ER. Também foram construídos
os protótipos das principais telas bem como uma explicação detalhada das principais
funcionalidades do sistema.
3.1.1 Levantamento de Requisitos
Para Fowler (2003) a tarefa de levantamento de requisitos envolve tentativas de
descobrir o que usuário e clientes de um software querem do sistema.
O processo de levantamento de requisitos deste projeto foi feito visando cumprir os
objetivos gerais e específicos do projeto tendo como premissa evitar que requisitos não
essenciais fossem desenvolvidos minando a objetividade do processo de implementação. O
processo de levantamento de requisitos transcorreu com tranquilidade e sem sobressaltos, pois
o consistente estudo bibliográfico feito deu os subsídios importantes para a execução desta
tarefa.
3.1.1.1 Regras de Negócio (RN).
O objetivo da definição das regras de negócio é especificar como o negócio funciona e
não o sistema. Regras de negócio são uma descrição das funcionalidades do sistema. As
regras de negócio do sistema proposto são:

RN01: O sistema deve permitir ao fisioterapeuta prescrever sessões de exercícios
aos seus pacientes;

RN01: O sistema deve prover ao paciente uma interação de modo a orientá-lo
durante a execução de um exercício;

RN03: O sistema deve permitir ao fisioterapeuta acompanhar a evolução do
tratamento de seus pacientes;
3.1.1.2 Requisitos Funcionais (RF)
Requisitos funcionais especificam as funções que o sistema deve contemplar e como o
sistema deve se comportar durante seu uso. Os requisitos funcionais do sistema proposto são:

RF01: O sistema só poderá ser acessado por usuários cadastrados e identificados;
77

RF02: O sistema deve permitir o cadastramento de pacientes;

RF03: O sistema deve permitir o cadastramento de exercícios;

RF04: O sistema deve permitir o cadastramento de sessões padrão;

RF05: O Sistema deve permitir que o fisioterapeuta prescreva sessões aos
pacientes;

RF06: O sistema deve permitir a execução dos exercícios de uma sessão;

RF07: O sistema deve prover ao paciente feedback a respeito da execução do
exercício e

RF08: O sistema deve permitir a análise do desempenho das execuções dos
exercícios;
3.1.1.3 Requisitos Não Funcionais (RNF)
Os requisitos não funcionais definem obrigações e restrições do sistema, e não suas
funções. Os requisitos não funcionais do sistema proposto são:

O sistema deve ser desenvolvido no modelo Desktop;

Para fins de melhor integração, o sistema deve utilizar tecnologias Microsoft para
desenvolvimento;

A implementação deve ser realizada utilizando a linguagem C#;

O sistema deverá funcionar sem a presença do sensor Kinect (apenas para
funcionalidades cadastrais periféricas).

O sistema deverá obrigar a presença do sensor Kinect para cadastramento de
exercícios e execução dos exercícios.
3.1.2 Diagrama de Casos de Uso
78
Casos de uso é uma técnica utilizada para capturar requisitos funcionais de um
sistema. Casos de uso funcionam descrevendo iterações entre usuários e o sistema (FOWLER,
2003).
Os casos de uso deste projeto estão organizados em três grupos de acordo com os
atores que os executam: casos de uso do fisioterapeuta e casos de uso do paciente e casos de
uso do sistema.
Atribuições do Fisioterapeuta
O fisioterapeuta é o ator que tem mais atribuições, ele é responsável pela parte
cadastral do sistema. Cadastra seus pacientes, exercícios que prescreverá aos pacientes,
sessões padrão, prescreve sessões aos seus pacientes e analisa o desempenho dos pacientes. A
Figura 16 mostra os casos de uso do fisioterapeuta.
Figura 16. Casos de uso do fisioterapeuta.

UC 01.01 Acessa Sistema: Refere-se ao fisioterapeuta acessando o sistema para
utilizá-lo

UC 01.02 Cadastra Paciente: Refere-se ao cadastramento de um paciente que esta
em tratamento e executará os exercícios.
79

UC 01.03 Cadastra Exercício: Refere-se ao processo que o fisioterapeuta executa
de cadastrar um exercício para ser prescrito e executado por um paciente.

UC 01.04 Cadastra Sessão: Refere-se ao cadastramento de uma sessão de
fisioterapia. Uma sessão é um conjunto de exercícios

UC 01.05 Prescreve Sessão: Refere-se à tarefa de associar uma sessão à um
paciente.

UC 01.06 Analisa desempenho paciente: Refere-se ao processo de analisar
gráficos gerados pelo sistema e analisar o desempenho dos pacientes.
Atribuições do Paciente
O paciente por sua vez, que estará em estado debilitado, interage apenas o necessário
com o sistema, ele apenas executa os exercícios prescritos pelo fisioterapeuta. A Figura 17
demonstra este caso do uso.
Figura 17. Caso de uso do paciente.

UC 02.01 Executa exercício: Refere-se à atividade do paciente executando um
exercício prescrito à ele.
Atribuições do Sistema
O sistema também tem apenas um caso de uso, porém é o caso de uso mais importante
da aplicação. Refere-se ao provimento de feedback em tempo real da execução do exercício.
80
Figura 18. Caso de uso do sistema.

UC 03.01 Prover feedback: Refere-se à tarefa desempenhada pelo sistema de
fornecer feedback ao paciente quanto à qualidade do movimento executado.
3.1.3 Diagrama de Sequencia
O diagrama de sequencia é um tipo de diagrama de interação que têm por objetivo
descrever como grupos de objetos colaboram entre si em um determinado comportamento. A
UML define vários diagramas de interação e o mais comum deles é o diagrama de sequencia
(FOWLER, 2003).
Geralmente, um diagrama de sequencia captura o comportamento de um cenário e
mostra como as como os objetos trocam mensagens entre si (FOWLER, 2003).
Os diagramas de sequencia do sistema desenvolvido também foram divididos de
acordo com os atores que interagem com o sistema. A seguir, os diagramas de sequencia mais
importantes são explicados.
3.1.3.1 Cadastro de Exercício
O processo de cadastro de exercício ocorre da seguinte maneira: O fisioterapeuta
acessa a tela de cadastro de exercícios do sistema e inclui um novo exercício. Ele fornece
parâmetros para o exercício, por exemplo, número de repetições e junções do esqueleto que
devem ser analisadas. Em seguida, posiciona-se em frente ao sensor Kinect e dá o comando
de voz para iniciar a gravação.
O fisioterapeuta executa o movimento e ao terminar dá outro comando de voz para
parar a gravação, neste momento o sistema salva as informações coletadas durante o cadastro.
A Figura 19 é o diagrama de sequencia deste caso de uso e descreve esta operação.
81
Figura 19. Diagrama de sequencia do caso de uso: Cadastrar Exercício
3.1.3.2 Execução do Exercício
Este caso de uso é executado pelo paciente e é neste momento em que os dados do
movimento executado são analisados e o sistema fornece o feedback.
O fornecimento de feedback ocorre simultaneamente à execução do exercício mas será
explicado de forma separada para fins de facilitação no entendimento.
Durante a execução do movimento o paciente posiciona-se em frente ao sensor Kinect
e dá o comando de voz para iniciar a execução do exercício. O sistema começa a monitorar os
movimentos do paciente e a calcular a qualidade do movimento comparando-o com o
movimento cadastrado.
82
Simultaneamente à execução, o sistema fornece feedback ao paciente indicando, em
forma de percentual, o quão parecido o movimento que ele esta executando está do
movimento previamente cadastrado.
A Figura 20 mostra o diagrama de sequencia desta operação.
Figura 20. Diagrama de sequencia do caso de uso: Executa Exercício
3.1.3.3 Fornecer feedback
A tarefa de fornecer feedback é desempenhada pelos sistema e é responsável por
mostrar ao usuário o quão parecido o exercício que ele está executando está do exercício
cadastrado
83
Nesta tarefa, o sistema executa um algoritmo que analisa o movimento executado pelo
paciente e compara-o com o movimento cadastrado pelo fisioterapeuta. Este algoritmo retorna
um numero em forma de percentual (em uma escala de 0 a 100) que indica a qualidade do
exercício. Com base no percentual, o feedback apropriado é dado ao paciente.
A Figura 21 mostra a sequencia de operações que ocorre durante a tarefa de
fornecimento de feedback.
Figura 21. Diagrama de sequencia do caso de uso: Fornecer Feedback
As operações descritas pelos diagramas apresentados nesta seção, estão mais
detalhadas na seção 3.1.6 que tratada dos detalhes de implementação do sistema.
3.1.4 Diagrama de Classes
O diagrama de classes não é somente o diagrama mais amplamente utilizado em
processos de modelagem de sistemas como também é o que mais estão sujeito a enorme gama
84
de conceitos de modelagem. Um diagrama de classe descreve os objetos do sistema e os
vários tipos de relacionamentos entre eles. Mostram também as propriedades e as operações
de uma classe pode ter (FOWLER, 2003).
O diagrama de classes apresentado na Figura 22 (Diagrama de Classes) mostra as
principais classes de negócio do sistema e como elas relacionam-se. Classes auxiliares e de
menor importância para o entendimento do negócio foram suprimidas no diagrama para
facilitar o entendimento.
85
Figura 22. Diagrama de Classes
86
3.1.5 Diagrama ER
Figura 23 Diagrama ER.
3.1.6 Detalhamento do sistema
Nesta seção será explicado com mais detalhes como a ferramenta foi desenvolvida a
fim de cumprir os objetivos propostos e como os casos de uso foram desenvolvidos.
Apenas os casos de uso principais são detalhados, os casos de uso mais simples são
suprimidos para fins de simplicidade.
Antes do desenvolvimento foram desenvolvidos protótipos de tela com objetivo de
nortear o desenvolvimento da interface com o usuário, neste capitulo, as imagens mostradas
são da tela final..
87
3.1.6.1 Cadastro de Exercício.
O cadastro de exercício ocorre em duas etapas. Na primeira etapa o fisioterapeuta
informa alguns parâmetros do exercício e na segunda etapa realiza o movimento.
A imagem abaixo demonstra a primeira etapa de cadastramento do exercício. O
fisioterapeuta informa o nome, uma descrição e o objetivo do exercício. Em seguida,
seleciona quais dos vinte pontos disponíveis devem ser mapeados pelo sistema. Após, informa
os limiares internos e externos do movimento e o limiar de tempo que serão admitidos para o
exercício. Estes limiares serão explicados em detalhes na seção 3.1.6.2 que trata da execução
do exercício.
Figura 24. Tela de Cadastro de Exercício (1 de 2).
Na segunda etapa do cadastramento, o fisioterapeuta se posiciona em frente ao sensor
Kinect e da o comando de voz: “system, start” para que o sistema comece a gravar o
movimento. Após realizar o movimento o fisioterapeuta da o comando de voz: “system, stop”.
Para finalizar o cadastro. A Figura 25 demonstra este segundo passo do cadastro.
88
Figura 25. Tela de Cadastro de Exercício (2 de 2).
Assim, são armazenadas todas as informações coletadas durante o cadastramento do
exercício, estas informações serviram como base de comparação durante a execução do
exercício.
3.1.6.2 Execução do exercício
A execução do exercício é feita pelo paciente e como este, pode ou não, estar
acompanhado de um fisioterapeuta no momento da execução, a interação com esta tela é
primordialmente por comandos de voz.
Esta é a tela que fornecerá feedback ao paciente. Os elementos de feedback estão bem
visíveis e existe uma barra de progresso com estilo de “time line” para indicar o andamento
do exercício. Existe um mostrador em formato de relógio e um indicador de percentual de
qualidade do movimento, o paciente deve executar o movimento de forma a manter o
percentual e o mostrador em forma de relógio o mais próximo de 100% possível.
89
Figura 26. Tela de execução do exercício.
A Figura 26 mostra os pontos de interesse destacados em vermelho, percebe-se que o
movimento esta fora do esperado, por isso o sistema acusa um percentual baixo neste instante,
a maneira como este percentual é calculado é mostrada mais adiante neste capitulo.
O Kinect fornece um esqueleto com suas coordenadas baseadas no sistema cartesiano,
isso exige que fisioterapeuta e paciente posicionem-se no mesmo ponto do cenário para que o
cálculo de similaridade aconteça. Mas isso é tarefa quase impossível, pois quando o paciente
chega para executar sua sessão, ele não tem como saber o ponto exato onde o fisioterapeuta
estava no momento da gravação, além disso, é provável que o paciente esteja debilitado e
pode ter dificuldades em se locomover pela área visível do Kinect.
Para resolver este problema, foi desenvolvida uma rotina que move o esqueleto do
Fisioterapeuta para o mesmo ponto onde está o esqueleto do paciente, assim o paciente não
precisa se preocupar em posicionar-se em uma posição específica do cenário, basta ele estar
visível ao Kinect. A rotina que move o esqueleto é explicada em detalhes mais adiante.
Para exemplificar, percebe-se que na Figura 26, fisioterapeuta e paciente estão em
posições diferentes do cenário e mesmo assim o cálculo de similaridade esta sendo efetuado.
.
90
Fornecer o feedback para o paciente é a tarefa principal do sistema, e realizar esta
tarefa não é algo trivial, portanto, alguns detalhes necessitam ser explicados
O sistema mostra a imagem capturada do fisioterapeuta cadastrando o movimento,
assim o paciente terá um exemplo para se espelhar; o sistema mostra um indicador em
percentual, onde 0% (zero) indica que o movimento é totalmente diferente do executado ou
nulo e 100% (cem) indica que o movimento é totalmente igual ao cadastrado; além disso, um
mostrador em forma de relógio medidor indica a mesma informação do percentual para fins
de melhor visualização, então durante a execução do exercício, o paciente deverá manter o
percentual o mais próximo de 100% possível. Obviamente que, executar o movimento 100%
igual ao cadastrado é praticamente impossível, para contornar isso, o sistema tem uma
configuração de limiar interno onde pode-se definir o tamanho da região perto do ponto de
articulação que será considerado como 100%. Na Figura 27 pode ser observado um exemplo
dos pontos de junção do braço direito com as áreas de limiar no detalhe.
Figura 27. Pontos de junção e suas áreas de limiar
Fonte: Adaptado de http://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh973074.aspx
Assim, se um determinado ponto estiver dentro da região do limiar interno (verde)
durante a execução do movimento, aquele ponto é considerado como 100%, se não estiver
dentro da área limiar é feito um cálculo para saber o quão distante ele está, e assim determinar
o percentual do ponto. Para determinar a distância é utilizada a mesma técnica de limiar, na
Figura 27 pode ser observado que quanto mais longe do limiar interno e mais próximo do
limiar externo menor será o percentual de aproveitamento do ponto de junção.
91
Se o ponto estiver fora do limiar externo, será considerado como 0%.
Este cálculo é feito para todos os pontos de interesse cadastrados para o exercício e o
percentual total é dado pela media dos percentuais dos pontos de interesse selecionados. Por
exemplo, ao final da execução de um exercício, onde os pontos considerados eram: punho,
cotovelo e ombro, os respectivos percentuais destes pontos foram: 52%, 69% e 83%. O
percentual total (aproveitamento) do exercício será a média simples destes três valores, ou
seja, 68%.
Além disso, o tempo também é um fator que contribui para o percentual. Por exemplo,
ao cadastrar o exercício o fisioterapeuta gastou 5 segundos e ao executar o exercício o
paciente levou 6 segundos, não quer dizer que o paciente executou o movimento errado, ele
apenas executou um pouco mais lento e perderá alguns pontos no percentual.
Da mesma forma, executar o movimento em perfeita sincronia que o movimento
cadastrado é praticamente impossível, assim um limiar de tempo também precisa ser definido,
isso faz que com dentro da linha de tempo de execução do exercício, o paciente tenha uma
“janela” de tempo para acertar a posição.
A Figura 28 mostra a linha de tempo de um movimento de 5 segundos. O retângulo
interno (verde) simboliza uma janela de aproximadamente 500 milissegundos. O que significa
que se o ponto de interesse estiver na posição esperada, mesmo que com uma diferença de
tempo de 500 milissegundos, o critério de tempo obterá percentual de 100%, caso não esteja,
a diferença é calculada da mesma forma que para os pontos de junção, utilizando o limiar
externo, que na Figura 28 está representado pelo retângulo vermelho.
Figura 28. Limiar (janela) de tempo.
92
Com estas é regras é possível comparar dois movimentos e obter um valor de
percentual de similaridade entre eles.
3.2 Processo de desenvolvimento
Por se tratar de um sistema que utiliza tecnologias muito atuais, cabe aqui um relato
sobre as dificuldades, facilidades, surpresas, sucessos e frustrações que foram enfrentadas
durante o desenvolvimento do software, este é um relato pessoal que se espera servir de base
para futuras implementações que utilizem as mesmas tecnologias conceitos e técnicas
utilizadas neste projeto.
3.2.1 WPF e Metro UI
A utilização do WPF (Windows Presentation Fundation) mostrou-se acertada, melhor
dizendo, inevitável. A interação com o usuário esta sofrendo uma revolução, o próprio Kinect
é um exemplo disso, além disso, a experiência do usuário é uma área da interação homemcomputador que vem ganhando destaque nos últimos meses com o lançamento do Windows 8
e sua nova interface Metro UI, por isso, este projeto procurou aplicar os conceitos da Metro
UI e o WPF mostrou-se a ferramenta ideal para isso.
Os conceitos que a linguagem de design Metro UI utilizam são interessantes para
muitos tipos de software, como o software desenvolvido neste projeto necessitava de uma
interface, limpa, fácil, e amigável, considera-se que a adoção da Metro UI fui acertada.
Alguns dos conceitos da interface Metro UI são:

Conteúdo em primeiro lugar: O conteúdo é a parte central dos aplicativos
estilo Metro, e colocar o conteúdo em primeiro lugar é fundamental para o
design de aplicativos com este estilo.

Rápido e fluido: As interações com o usuário e transições são rápidas e
intuitivas, e as animações são planejadas e intencionais.

Simples e bonito: O sistema precisa ser simples, controles adicionais como
painéis de alto-relevo, caixas de agrupamento devem ser dispensadas. O
sistema precisa ser bonito e limpo, utilizando uma tipografia adequada.
93
O ponto negativo é que a curva de aprendizado exigida pelo WPF tomou bastante
tempo do projeto, por vezes, pensou-se em desistir da utilização do WPF, mesmo assim o
resultado final ficou satisfatório.
3.2.2 Entity Framework
O Entity Framework é o framework de mapeamento objeto-relacional da Microsoft,
que permite trabalhar com dados relacionais manipulando objetos de domínio específico
eliminando a necessidade de escrita de grande parte da camada de acesso á dados de uma
aplicação (Acesso a Dados – Developer Center, 2012).
A utilização do Entity Framework mostrou-se vantajosa, pois se constituiu em uma
oportunidade de estudar as novidades da versão 5.0 do Entity Framework, o tempo gasto no
aprendizado e estudo da tecnologia foi compensado com um ganho de tempo considerável no
desenvolvimento da camada de acesso a dados.
3.2.3 Kinect SDK 1.6
Existem várias bibliotecas que fornecem acesso aos dados do Kinect, para este projeto,
optou-se pela utilização da biblioteca oficial da Microsoft, o Kinect SDK 1.6.
Na fase de planejamento, outras bibliotecas foram avaliadas, e estas também se
mostraram bem interessantes com os mesmos recursos oferecidos pela biblioteca oficial,
algumas até ofereciam recursos a mais. A opção da biblioteca oficial ocorreu pelo fato que de
juntamente com o SDK é disponibilizado uma aplicação com vários exemplos de código para
desenvolvimento com o Kinect, boa parte destes exemplos foi adaptada para ser usada neste
projeto evitando reescrita de elementos que já existem.
A grande vantagem obtida na adoção desta biblioteca veio à tona quando foi preciso
consultar a documentação da biblioteca. A API é completamente documentada e repleta de
exemplo de código, além disso, existem centenas de comunidades de desenvolvedores,
ligados ou não à Microsoft que disponibilizam treinamento e material de estudo de ótima
qualidade, neste ponto, não houve dificuldade alguma na utilização desta API.
Além disso, bibliotecas auxiliares como a Kinect.Toolbox que está disponível no
endereço http://kinecttoolbox.codeplex.com/, a biblioteca Microsoft.Kinect.Toolkit que pode
ser
acessada
em
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/jj131021
e
a
biblioteca
94
Code4Fun.Kinect.Toolkit.WPF que esta disponível em http://c4fkinect.codeplex.com/ foram
muito úteis, não só pelo fato de fornecerem métodos uteis como pelo fato de serem open
source, isso possibilitou o aprendizado de algumas técnicas muito interessantes apenas
estudando o código fonte das bibliotecas.
3.2.4 Dificuldades e Desafios
Superados os desafios encontrados nos estudos das novas tecnologias citadas, as outras
dificuldades ocorreram no momento em que foram desenvolvidas as rotinas de gravação e
comparação do movimento. As principais dificuldades são detalhadas a seguir juntamente
com um relato de como foram superadas.
3.2.4.1 Gravação do movimento
Como já comentado, a abordagem escolhida neste projeto consiste em gravar um
movimento, salvando as posições de cada ponto de junção do esqueleto ao longo do tempo e
posteriormente comparar este movimento com um movimento em tempo real. No momento
da escrita da rotina que grava percebeu-se que a Color Stream do Kinect disponibiliza não é
um vídeo, mas sim um stream de frames, cada frame possui um mapa de bits que representam
uma imagem estática, estas imagens estáticas, sendo trocadas a 30 frames por segundo passam
ao usuário a sensação que ele esta vendo um vídeo.
O problema é que computadores mais potentes poderiam gravar os frames (“vídeo”)
do movimento com um determinado frame rate ou ainda variar o frame rate durante a
gravação, e no momento da execução, um computador menos potente poderia não ter a
capacidade de executar o “vídeo” com a mesma fluidez, então surgiu à questão, como garantir
que o frame rate no momento da execução seja o mesmo frame rate do momento da
gravação? Sem a fluidez ideal a experiência do usuário observando o vídeo da execução do
movimento poderia ficar comprometida, prejudicando e eficácia do exercício e do sistema.
Uma tentativa inicial de resolver este problema foi numerar os frames de forma
sequencial e incremental durante a gravação, e na hora da execução comparar os frames de
mesmo índice. Esta técnica mostrou-se ineficiente, pois no momento da execução, o vídeo do
usuário poderia dar pequenas travadas, atrapalhando novamente a experiência de execução do
exercício, que por requisito deve ser fluida e na mesma cadência da gravação. Neste ponto
ficou claro que a única maneira de se resolver este problema de forma eficiente seria garantir
95
que o frame rate, utilizado na gravação fosse o mesmo utilizado na execução, inclusive se
houvesse variação no frame rate durante a gravação.
O SDK do Kinect disponibiliza uma ferramenta chamada Kinect Studio 1.6.0 que
executa esta tarefa, grava um movimento (color e depth streams), salva este movimento em
um arquivo no disco e possibilita o posterior replay deste movimento, este aplicativo não tem
código fonte aberto, por isso consultar a técnica utilizada no seu desenvolvimento não foi
possível, houve tentativas de contatar os desenvolvedores do Kinect Studio por e-mail mas as
mesmas não foram respondidas.
Neste período, a participação no The Developers Conference 2012 (TDC 2012),
evento nacional que visa o compartilhamento e troca de experiências entre desenvolvedores
trouxe a resposta para este problema. Uma das palestras assistidas intitulada “Primeiros
passos para o Desenvolvimento com o Kinect” descrevia e explicava questões bem básicas
para desenvolvimento com Kinect, o palestrante comentou que utilizou e estava gostando da
Kinect Toolbox que está disponível em http://kinecttoolbox.codeplex.com/, uma biblioteca
open source que fornece funções utilitárias para o uso com o Kinect, entre estas
funcionalidades esta a possibilidade de gravar e fazer replay da color, skeleton e depth
streams do Kinect, ou seja, mais funcionalidades do que o Kinect Studio 1.6.0 apresenta e
com código fonte aberto.
Analisando o código fonte da Kinect Toolbox foi possível identificar que a classe
Recorder, responsável por fazer a gravação do movimento, abre um arquivo no disco e
serializa, em forma de bytes, toda a informação de cada frame recebida do sensor Kinect, em
cada frame é adicionada ainda uma propriedade do tipo TimeStamp que armazena quantos
milissegundos se passaram desde que o ultimo frame foi gravado.
A classe Replay da Kinect Toolbox é a classe responsável por ler este arquivo de bytes
do disco, transformar estes bytes em um frame novamente e disponibilizá-la para o
desenvolvedor na forma de argumentos de um evento. A cadência com que estes eventos são
disponibilizados é dada pela leitura da propriedade TimeStamp armazenada na hora da
gravação, de forma resumida, pode-se dizer que a classe Replay faz um Thread.Sleep da
quantidade de milissegundos que existe entre um frame e outro, e só dispara os eventos no
momento apropriado, isso garante que o “vídeo” seja executado com a mesma fluidez e
cadência do momento da gravação.
96
O ponto negativo desta abordagem é que o arquivo gerado pela classe Recorder tende
a ficar grande pois toda a informação dos Frames gerados pelo Kinect é armazenada no disco.
Nos testes feitos, exercícios de aproximadamente 15 segundos podem gerar arquivos de
aproximadamente 630 megabytes, dependendo do hardware disponível este pode ser um
problema que deve ser levado em consideração.
Para atender aos requisitos deste projeto algumas adaptações foram necessárias nas
classes da Kinect Toolbox, como por exemplo, informar de forma mais eficiente se a
gravação ou replay estão em andamento ou já terminaram e ainda disparar um evento quando
o replay terminar. Feito estas adaptações, a utilização da KinectToolbox mostrou-se de grande
valia para este projeto, pois poupou tempo e esforço de codificação, além de evitar reescrever
funcionalidades já existentes e com eficiência comprovadas.
3.2.4.2 Execução e Comparação do Movimento
Os desafios existentes no processo de comparação de dois movimentos são muitos,
existem várias abordagens possíveis, dentro de cada abordagem existem ainda variantes e
refinamentos, além disso, algumas abordagens são eficientes para determinados problemas e
pouco úteis para outros.
Uma pesquisa informal em ferramentas de busca da internet mostrou que atualmente a
preocupação principal dos desenvolvedores é o reconhecimento de gestos, e não de
movimentos complexos, isso é plausível, pois para na maioria das aplicações a execução de
um gesto pode representar um comando para o sistema, por exemplo, deslizar a mão da direita
para esquerda pode representar “Virar a página” ou “Trocar o slide do Power Point”.
Antes do início do processo de desenvolvimento, algumas bibliotecas de comparação
de movimento foram analisadas de maneira informal apenas para se ter uma noção das
técnicas comumente utilizadas para esta tarefa. Esta análise mostrou que técnicas como o
aprendizado através de redes neurais artificiais têm sido bastante exploradas.
Esta opção também é plausível, pois gestos, por definição, são movimentos simples,
de pequena duração e que podem ser repetidos várias vezes, neste cenário, o usuário repete
várias vezes um gesto em frente ao Kinect, estes gestos são usados como a informação de
entrada para a rede neural que aprende o gesto e possibilita o seu reconhecimento posterior.
97
Porém, o requisito deste projeto é diferente, o fisioterapeuta não fará um gesto
simples, ele executará um movimento complexo, como por exemplo, sentar e levantar de uma
cadeira com a coluna ereta, erguer os dois braços esticados acima da cabeça, elevar a coxa até
que fique paralela ao chão, etc. A cada um destes exemplos pode ser adicionada a
complexidade do fator tempo, por exemplo, erguer a coxa até que fique paralela ao chão e
voltar à posição inicial em 3 segundos é completamente diferente de erguer a coxa até que
fique paralela ao chão, manter-se nesta posição por 10 segundos e voltar a posição inicial. São
gestos iguais mas movimentos diferentes. Além disso, o sistema deve calcular a similaridade
entre os movimentos “n” vezes durante a execução do movimento.
A utilização de uma rede-neural não é aplicável para o FísioKinect, pois para que uma
rede-neural seja eficiente, várias entradas seriam necessárias no período de treinamento, ou
seja, seria desejável que o fisioterapeuta executasse o movimento várias vezes, de forma
praticamente idêntica, para que a rede neural tivesse uma amostragem maior de movimentos
de exemplo. Por isso a utilização de aprendizado através de redes-neurais foi descartada.
Neste projeto, técnicas de reconhecimento de gestos não são exatamente aplicáveis, o
objetivo é comparar pequenos trechos de um movimento, ao longo de toda a execução deste
movimento e determinar o fator de similaridade destes pequenos trechos a fim de prover ao
usuário o feedback da qualidade da execução do movimento em tempo real.
Foi desenvolvida então uma rotina para comparar “n” pontos de junção do esqueleto,
“n” vezes por segundo, respeitando os limiares internos e externos e o limiar de tempo
configurado para o movimento. Neste ponto, desenvolver esta rotina parecia algo trivial,
apenas comparar as posições de dois esqueletos deveria resolver o problema, mas duas
questões precisam ser consideradas: a posição relativa entre fisioterapeuta e paciente e as
proporções corporais entre eles.
É necessário que um fisioterapeuta adulto possa gravar um exercício que pode ser
executado tanto por crianças como por idosos, ou seja, que permita pessoas de diferentes
estaturas e proporções corporais realizar o exercício e obter o calculo de similaridade com
eficiência.
As pesquisas com objetivo de solucionar este problema apontavam para uma
abordagem baseada em ângulos, ou seja, ao invés de comparar as posições dos pontos de
98
junção em um determinado instante do tempo o que deveria ser comparado é o ângulo
formado entre os pontos de junção em determinado instante do tempo.
Esta abordagem parece eficiente dado que um ângulo não varia de acordo com o
tamanho do esqueleto, de fato, grande parte das técnicas de captura e reconhecimento de
gestos baseia-se na comparação de ângulos, porém utilizar esta abordagem implicaria em uma
mudança profunda na estrutura do projeto e no planejamento feito até então, além disso, o
fisioterapeuta não poderia mais escolher os pontos de interesse conforme mostrado na
imagem Figura 24 e não poderia determinar os limiares internos externos mostrados na Figura
27 e nem o limiar de tempo mostrado na Figura 28. Neste caso toda a tela de cadastro do
exercício deveria ser reformulada para atender este novo conceito.
Por estes motivos, e primando pela simplicidade de uso, optou-se pela comparação de
pontos no espaço. Tendo em vista que este é um projeto de cunho científico, a investigação
sobre uma técnica pouco explorada, a de comparação de pontos ao invés de comparação de
ângulos, pareceu mais desafiadora e interessante para o projeto. Esta opção implicou no
desenvolvimento de duas rotinas importantes, uma que move o esqueleto para um
determinado ponto da cena considerando a posição relativa entre fisioterapeuta e paciente, e
outra que normaliza os tamanhos de dois esqueletos diferentes, considerando as proporções
corporais destes esqueletos. Estas duas rotinas são explicadas com detalhes mais adiante.
3.2.4.2.1 Mover Esqueleto
Quando um fisioterapeuta grava um exercício ele não deve preocupar-se com o seu
posicionamento em relação ao sensor Kinect, ele deve apenas preocupar-se que seu corpo
todo fique “visível” ao Kinect, da mesma forma, quando o paciente vai realizar o exercício,
ele não deve se preocupar em assumir a mesma posição na cena que o fisioterapeuta assumiu
ao gravar o exercício, ele deve apenas ficar visível para o sensor.
Isso implica no desenvolvimento de uma rotina que move o esqueleto gravado do
fisioterapeuta para a mesma posição em que se encontra o esqueleto do paciente no momento
da execução do exercício.
A Figura 29, mostra o esqueleto do paciente e do fisioterapeuta em posições distintas,
e também os esqueletos após movidos para uma mesma posição no espaço, percebe-se que
99
mesmo com o esqueleto movido o cálculo de similaridade do movimento continua
consistente.
Figura 29 Fisioterapeuta e Paciente em posições diferentes.
Esta rotina recebe como parâmetro o esqueleto a ser movido e um objeto do tipo
Vector4 que descreve uma posição no espaço para onde o esqueleto deve ser movido, é
calculada a diferença de distancia tridimensional entre o ponto de junção HipCenter do
esqueleto a ser movido e da posição descrita pela variável do tipo Vector4, esta diferença de
posição resulta em um fator que é aplicado aos demais pontos de junção, fazendo com que o
esqueleto todo mova-se para a posição descrita na variável do tipo Vector4, a seguir, o trecho
do código utilizado para mover o esqueleto.
100
Figura 30. Rotina que move o esqueleto para determinado ponto no espaço.
3.2.4.2.2 Normalizar Esqueleto
O Kinect gera o esqueleto de cada pessoa na cena a partir da imagem de profundidade
captada pela câmera infravermelha, portanto, o esqueleto de cada pessoa corresponde às suas
proporções corporais, ou seja, se duas pessoas estão em frente ao Kinect, e uma é mais alta
que a outra, a altura dos esqueletos reconhecidos será diferente, proporcional à pessoa.
Essa característica acarreta a necessidade de desenvolver uma rotina que normaliza os
tamanhos dos esqueletos do fisioterapeuta e paciente a fim de propiciar que, por exemplo, um
fisioterapeuta adulto grave um exercício que pode ser executado por uma criança.
A rotina que normaliza os esqueletos segue o mesmo princípio da rotina que move os
esqueletos, ou seja, descobre-se um fator e aplica-se este fator aos pontos de junção, porém
existe outra complexidade neste caso.
101
Se pessoas de tamanhos diferentes são reconhecidas de forma diferente pelo Kinect,
então, segmentos corporais também são reconhecidos de forma distinta entre diferentes
esqueletos, sendo assim, aplicar um fator global sobre o esqueleto poderia resultar em uma
normalização equivocada, por exemplo. No caso de se ter duas pessoas, um fisioterapeuta
com 1,83m de altura e um paciente com 1,74 de altura, a diferença de altura entre estas duas
pessoas é de 9 cm, dividindo 183cm por 174cm obtém-se um fator de 1,051724137931034,
em tese, para igualar o tamanho do esqueleto do paciente ao tamanho do esqueleto do
fisioterapeuta, basta multiplicar a posição dos pontos de junção do paciente pelo fator
encontrado.
Este tipo de normalização considera um fator global, que não é eficaz, pois mesmo
estas duas pessoas tendo 9 cm de diferença as proporções de seus diferentes segmentos
corporais podem ser diferente, é possível que elas tenha o fêmur, ou o antebraço do mesmo
tamanho, por exemplo.
Portanto a técnica desenvolvida para normalizar os esqueletos leva em consideração a
diferença de tamanho de cada segmento corporal dos dois esqueletos, ou seja, a normalização
é feita em pares de pontos de junção. Por exemplo, para normalizar o tamanho do fêmur
direito, são tomados os pares de pontos HipRight e KneeRight do fisioterapeuta e obtida a
distância entre eles. São tomados os mesmos pontos do esqueleto do paciente e obtida as
distancias entre eles, sabendo a diferença de tamanho destes dois pares de segmentos faz-se a
divisão entre estas duas distâncias para se obter o fator de multiplicação que deve ser aplicado
àquele segmento.
A imagem abaixo mostra a rotina de normalização desenvolvida. Esta rotina recebe
como parâmetro dois esqueletos, o esqueleto a ser normalizado e o esqueleto que servirá de
base para normalização, é obtida a distancia entre cada par de pontos de junção, obtido o fator
de multiplicação e o fator aplicado ao ponto de junção que deve ser escalado.
102
Figura 31. Rotina de normalização do esqueleto.
Assim, movendo o esqueleto para a posição desejada e normalizando o esqueleto do
fisioterapeuta para coincidir em proporção ao esqueleto do paciente, é possível fazer a
comparação direta das dimensões x, y e z dos pontos de junção do fisioterapeuta com os
respectivos pontos de junção do paciente.
Como mencionado anteriormente, a comparação de movimentos e gestos geralmente é
feita utilizando a comparação de ângulos, a técnica adotada neste projeto não foi identificada
em nenhum outro projeto estudado, portanto, a eficácia deste tipo de abordagem ainda precisa
ser explorada, aperfeiçoada e validada.
No capítulo que trata da metodologia explanou-se os motivos deste projeto não ter
uma fase específica para testes, dentre eles cita-se a complexidade do estudo, o caráter
comparativo que este estudo deve ter, a necessidade de o estudo ser executado por um
profissional qualificado e a disposição de pacientes que tenham características específicas
para o estudo, sendo assim, a tarefa de aperfeiçoamento da ferramenta só teria eficácia se
executada após este estudo.
3.2.4.2.3 Calculo de percentual do Ponto de Junção
103
O cálculo da distância entre dois pontos em um espaço tridimensional pode ser feito
através do teorema de Pitágoras. Este teorema foi desenvolvido e é utilizado nas rotinas que
calculam as distancias entre os pontos do fisioterapeuta e paciente afim de descobrir o
percentual de similaridade do ponto.
Para testar a rotina que calcula o percentual de cada ponto, criou-se uma rotina onde o
percentual entre os pontos da mão direita (HandRight) e mão esquerda (HandLeft) são os
pontos de interesse a serem avaliados. Após, criou-se um exercício onde o limiar interno era
130mm e o externo 180mm.
Segurando um fita métrica em frente ao sensor foi possível testar e acurácia do método
desenvolvido, quando a fita era segurada a uma distância menor que 130mm o percentual de
acerto era sempre 100% não importando a distancia, quando a fita era segurada a uma
distancia maior que 130mm e menor que 180mm o sistema mostrava o percentual de acordo
com a distancia das mãos que segurava a fita, e quando a fita era segurada a uma distancia
maior que 180mm o percentual calculado pelo sistema era sempre zero.
Feito este teste, pode-se comprovar que o sistema calcula a similaridade conforme
proposto, pois em exercícios onde mais pontos de junção estão envolvidos, o percentual total
dos pontos é uma média simples entre os percentuais de cada ponto.
104
4 CONCLUSÕES
A escolha pelo tema aqui discutido mostrou-se um desafio e tanto, pois foi necessário
um estudo profundo do uso do exercício terapêutico na fisioterapia para tratamento de
problemas motores, assunto este, que até então não fazia parte do conhecimento comum do
acadêmico que atua apenas na área de tecnologia da informação.
Outro fator desafiante é a utilização do sensor Kinect que é uma tecnologia muito nova
e com poucas aplicações consagradas, porém com potencial para desenvolvimento de
aplicações promissoras.
Este fator em especial, instigou a vontade de continuar a desenvolver aplicações com o
uso do sensor Kinect. Este tipo de programação exige mais criatividade do que conhecimento
de programação em si, pois o desenvolvedor se vê obrigado a solucionar problemas utilizando
as três principais informações fornecidas pelo Kinect: Color Data, Skeleton Data e Depth
Data. Durante o desenvolvimento do sistema, várias outras ideias de sistema surgiram, as
quais se pretende colocar em prática tão logo quanto possível.
O conhecimento adquirido na fase de levantamento bibliográfico, tanto dos assuntos
relacionados à fisioterapia como dos assuntos relacionados ao Kinect, deram bases sólidas
para modelar e projetar um sistema que, no momento de iniciar o desenvolvimento estava
maduro o suficiente para ser implementado sem sobressaltos.
Outra consideração importante é que, este trabalho fez relembrar vários conceitos
aprendidos durante a vida acadêmica, como por exemplo: pesquisa científica, projeto de
sistemas, conceitos de bancos de dados, etc. esses assuntos são primordiais para o
profissionais da área de desenvolvimento de software.
A modelagem do sistema, em especial, permitiu ampliar a visão que se tinha do
sistema a ser desenvolvido, bem como identificar falhas e erros de planejamento, fazendo com
que problemas que poderiam ter surgido no processo de desenvolvimento, fossem previstos,
eliminados ou tratados. Acredita-se que a modelagem detalhada do software ajudou a produzir
um software de melhor qualidade.
O objetivo deste projeto foi o desenvolvimento de uma ferramenta que utilize o Kinect
para auxiliar sessões de fisioterapia, este objetivo tem mostrado que, além de validar os
105
conhecimentos do acadêmico e desafiá-lo com o estudo de novas tecnologias, outros objetivos
mais nobres puderam ser alcançados, como por exemplo, a criação de uma ferramenta que
têm potencial para ser útil no dia-a-dia de trabalho dos profissionais fisioterapeutas e que
possa melhorar a qualidade de vida dos pacientes que estão passando por tratamento de
desenvolvimento motor, tornando às sessões de fisioterapia mais atrativas.
Considera-se que o objetivo principal deste projeto foi atingido, de fato, o sistema
proporciona as facilidades e funcionalidades projetadas, porém, deve-se considerar a
maturidade das tecnologias, técnicas e conceitos aqui aplicados. Por se tratar de assuntos
muito novos, fica claro que o que foi pesquisado e desenvolvido, pode e deve ser
aperfeiçoado, mesmo assim, constitui um material de pesquisa valioso e um relato objetivo
das dificuldades e facilidades encontradas.
Assim, considera-se que este projeto, investigou e resolveu alguns problemas
existentes no paradigma de comparação de pontos no espaço com o Kinect, contribuiu para a
área de fisioterapia de reabilitação, pois tem potencial para se tronar uma ferramenta de
utilização na prática clínica diária, medindo e avaliando os pacientes que estão em
treinamento motor e fornecendo dados de análises com uma facilidade que as ferramentas
atuais não proporcionam.
106
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GLOSSÁRIO
Mocap
Conhecido também como Motion Capture. Refere-se à dados de
captura de movimentos.
Voxel
A representação de um Pixel no espaço.
Delay
Atraso, refere-se a situação onde o sistema não responde em um
tempo aceitável para a tarefa que se propõe.