[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-125476-es":3,"doc-seo-125476-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":93},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},125476,962085564807,"Aurelia","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_6f874abed73319feea01a86fa6f0fab8",40,"Salud y Atención Médica","Sistema de telerehabilitación para evaluar la función motora del miembro superior mediante IMUs y Machine Learning","El documento propone un sistema de telerehabilitación diseñado para evaluar a distancia la función motora de las extremidades superiores tras lesiones neurológicas, especialmente en pacientes con afectación por ictus. El enfoque integra tres unidades magneto-inerciales (IMUs) que capturan trayectorias articulares como entrada para un modelo de Machine Learning capaz de reconocer doce actividades de la vida diaria. Además, emplea Dynamic Time Warping (DTW) para estimar índices de similitud y clasificar el deterioro como leve o moderado. La viabilidad se valida con 31 pacientes y 9 controles, demostrando eficacia en identificación y evaluación motora.","Sistema de telerehabilitacin para evaluar la funcin motora del miembro superior  \nmediante IMUs y Machine Learning  \nMart´ınez-Pascual, David †a,∗, Vales, Yolanda †a, Mart´ın-Batanero, Raúla, Rubira- ´Ubeda, Pabloa, Catal´an, José Maríaa, Lled, Luis Daniela, Garc´ıa-Aracil, Nicolása  \na Grupo de Rob´otica e Inteligencia Artificial, Instituto de Bioingenier´ıa de Elche, Universidad Miguel Hern´andez, Avenida de la Universidad, s/n. 03202 Elche, Alicante, Espa˜na  \nTo cite this article: Martínez-Pascual, David, Vales, Yolanda, Martín-Batanero, Raúl, Rubira-Úbeda, Pablo, Catalán, José María, Lledó, Luis Daniel, García-Aracil, Nicolás. 2025. A telerehabilitation system to assess upper limb motor function using IMUs and Machine Learning. Jornadas de Automática, 46. [https://doi.org/10.17979/ja-cea.2025.46.12166](https://doi.org/10.17979/ja-cea.2025.46.12166)  \nResumen  \nLas lesiones neurolgicas pueden provocar una discapacidad importante, sobre todo en la funcin motora de las extremidades superiores, lo que reduce la capacidad de los pacientes para realizar las actividades de la vida diaria (AVD) . Con el objetivo dedesarrollar un sistema de telerehabilitacin que permita evaluar el paciente a distancia se propone un sistema basado en tresunidades magneto-inerciales (IMUs) . Estas IMUs capturan trayectorias articulares que luego sirven de entrada para un modelode Machine Learning (ML) encargado de reconocer doce AVDs. Adems, el estudio compara las trayectorias de pacientes con discapacidad motora y usuarios sin discapacidad usando la tcnica de Dynamic Time Warping (DTW) para calcular ´ındices de similaridad, lo que puede permitir estimar el nivel de deterioro motor como leve o moderado. La viabilidad del sistema ha sido evaluada con 31 pacientes y 9 usuarios de control, demostrando su efectividad en la identificacin de actividades y la evaluacinde la funcin motora.  \nPalabras clave: Tecnolog´ıa de asistencia e ingenier´ıa de rehabilitacin, Ingenier´ıa de rehabilitacin y asistencia sanitaria, Tomade decisiones y procesos cognitivos, Automatizacin centrada en el ser humano, Interfaces inteligentes  \nA telerehabilitation system to assess upper limb motor function using IMUs and Machine Learning.  \nAbstract  \nNeurological injuries can cause significant disability, especially in the motor function of the upper extremities, causing an impairment in patients’ ability to perform activities of daily living (ADL) . In order to develop a telerehabilitation system that allows remote patient assessment, a system based on three magneto-inertial units (IMUs) is proposed. These IMUs measure joint trajectories that are used as input for a Machine Learning (ML) model in charge of recognizing twelve ADLs. In addition, this study compares the trajectories of patients with motor disabilities and non-disabled users using the Dynamic Time Warping (DTW) technique to calculate similarity indices. These indices can be used to enable the assessment of impairment levels as mild or moderate. The feasibility of the system has been evaluated with 31 patients and 9 control users, demonstrating its effectiveness in identifying activities and assessing motor function.  \nKeywords: Assitive technology and rehabilitation engineering, Rehabilitation engineering and healthcare delivery, Decision making and cognitive processes, Human centred automation, Intelligent interfaces  \n∗ Autor para correspondencia: [david.martinezp@umh.es](david.martinezp@umh.es)[ ](david.martinezp@umh.es)† La contribucin de estos autores es igual  \nAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)  \nMart´ınez-Pascual, David, Vales, Yolanda et al. / Jornadas de Autom´atica, 46 (2025)  \n1. Introduccin  \nEl accidente cerebrovascular constituye una de las principales causas de discapacidad a nivel mundial, afectando especialmente a la funcin motora del miembro superior, cuya recuperacin resulta particularmente compleja. En este contexto, la telerehabilitacin ha ganado protagon","cbCainIM5MfpjziU","https://ap.wps.com/l/cbCainIM5MfpjziU","pdf",2187311,5,1,6,"Spanish","es",110,"# Introducción\n## Telerehabilitación y evaluación del miembro superior\n## Escalas clínicas y necesidad de evaluación objetiva en el hogar\n## Sensores portables e IMUs para análisis del movimiento\n## Reconstrucción cinemática y seguimiento de movimientos","[{\"question\":\"Cómo evalúa el sistema la función motora del miembro superior a distancia?\",\"answer\":\"Utiliza tres unidades magneto-inerciales (IMUs) para capturar trayectorias articulares, que se usan como entrada para un modelo de Machine Learning. El modelo reconoce doce actividades de la vida diaria a partir de dichas trayectorias.\"},{\"question\":\"Qué papel cumple Dynamic Time Warping (DTW) en el estudio?\",\"answer\":\"DTW se aplica para calcular índices de similaridad entre las trayectorias de pacientes con discapacidad motora y usuarios sin discapacidad. 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