Sistema de análisis postural

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UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CIUDAD JUÁREZ 
Instituto de Ingeniería y Tecnología 
Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computación 
 
 
ci 
 
 
 
 
 
 
Sistema de análisis postural 
 
Reporte Técnico de Investigación presentado por: 
Marisol García Ituarte 
 
 
 
 
Requisito para la obtención del título de 
 
INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES 
 
 
 
 
Profesor Responsable: Dra. Nelly Gordillo Castillo 
 
 
 
Mayo de 2013
ii 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
iii 
 
Autorización de Impresión 
 Los abajo firmantes, miembros del comité evaluador autorizamos la impresión 
del proyecto de titulación: 
 
Sistema de análisis postural 
 
Elaborado por la alumna: 
 
Marisol García Ituarte 86584 
 
 
 
 
 
_____________________________ 
M.C. Fernando Estrada Saldaña 
_____________________________ 
Dra. Nelly Gordillo Castillo 
iv 
 
Declaración de Originalidad 
 Yo Marisol García Ituarte declaro que el material contenido en esta 
publicación fue generado con la revisión de los documentos que se mencionan en la 
sección de Referencias y que el Programa de Cómputo (Software) desarrollado es 
original y no ha sido copiado de ninguna otra fuente, ni ha sido usado para obtener 
otro título o reconocimiento en otra Institución de Educación Superior. 
 
 
 
___________________________________ 
Marisol García Ituarte 
v 
 
Dedicatoria 
Dedico este proyecto a mi familia, a mis amigos y a mi novio, quienes me han 
apoyado en todos los aspectos para llevar a cabo este logro. De igual forma lo dedico 
a mi asesora, al profesor de la materia y generalmente a todas las personas que me 
apoyaron en la realización de este proyecto. 
vi 
 
Agradecimientos 
Agradezco a Dios, a la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez por permitirme la 
oportunidad de realizar este proyecto de manera satisfactoria, a la Dra. Nelly Gordillo 
Castillo, quien me apoyó como asesora durante la elaboración del mismo. Agradezco 
a mi mamá y a mi papá, quienes me han orientado por un buen camino; a mis 
hermanos Claudia y Mario, y a mi novio quien me apoyó, ayudó y ha estado conmigo 
de forma incondicional. También agradezco a mis amigos, en especial a Carlos y Pepe 
quienes fueron mis compañeros de la carrera. 
 De igual forma, existe un agradecimiento al profesor Fernando Estrada, quien 
nos apoyó durante el transcurso de la materia y resolvió dudas y aclaraciones. 
Agradezco a todas las personas involucradas en el mismo, como los voluntarios para 
realizar las pruebas, al Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores 
del Estado, donde fue permitido realizar las pruebas y a todas las personas que se 
interesaron por mi proyecto. 
 
 
 
 
 
vii 
 
Índice 
Autorización de Impresión ........................................................................................... iii 
Declaración de Originalidad ......................................................................................... iv 
Dedicatoria ..................................................................................................................... v 
Agradecimientos ........................................................................................................... vi 
Lista de Figuras ............................................................................................................. ix 
Lista de Tablas .............................................................................................................. xi 
Introducción ................................................................................................................... 1 
Capítulo 1. Planteamiento del problema ........................................................................ 2 
1.1 Antecedentes ............................................................................................................ 2 
1.2 Definición del problema .......................................................................................... 3 
1.3 Objetivos de la investigación ................................................................................... 4 
1.4 Preguntas de investigación ....................................................................................... 4 
1.5 Justificación de la investigación .............................................................................. 4 
1.6 Limitaciones y delimitaciones de la investigación .................................................. 5 
Capítulo 2. Marco Teórico ............................................................................................. 6 
2.1 Postura corporal: definición y alteraciones. ............................................................. 6 
2.2 Medición postural .................................................................................................. 10 
2.3 Identificadores anatómicos. ................................................................................... 11 
2.4 Detección de anomalías estructurales en la postura. .............................................. 11 
2.5 Procesamiento de imágenes. .................................................................................. 16 
2.5.1 Realce y mejora de la imagen. ............................................................................ 16 
2.5.2 Segmentación. ..................................................................................................... 18 
2.5.3 Extracción de características ............................................................................... 19 
Capítulo 3. Materiales y Métodos ................................................................................ 24 
3.1 Descripción del área de estudio ............................................................................. 24 
3.2 Materiales ............................................................................................................... 24 
3.3 Especificaciones del proyecto ................................................................................ 25 
3.4 Métodos.................................................................................................................. 27 
3.4.1 Investigación ....................................................................................................... 28 
3.4.2 Selección de alteraciones posturales ................................................................... 28 
3.4.3 Definición de escenario de trabajo ...................................................................... 29 
3.4.4 Determinación de identificadores anatómicos .................................................... 29 
viii 
 
3.4.5 Lenguaje de programación .................................................................................. 32 
3.4.6 Recolección de datos........................................................................................... 32 
3.5 Esquema general de desarrollo .............................................................................. 33 
3.5.1 Elaboración de base de datos .............................................................................. 34 
3.5.2 Sección y binarización ........................................................................................ 34 
3.5.3 Detección de líneas ............................................................................................. 36 
3.5.4 Detección de identificadores anatómicos............................................................ 38 
3.5.5 Alineación frontal ............................................................................................... 40 
3.5.6 Obtención ángulos varo rodillas ......................................................................... 40 
3.5.7 Alineación lateral ................................................................................................ 41 
3.5.8 Obtención del ángulo de extensión de la pierna................................................. 41 
3.5.9 Identificación de flechas sagitales ...................................................................... 42 
3.5.10 Medición de flechas sagitales ........................................................................... 43 
3.5.11 Obtención ángulo de las curvaturas .................................................................. 44 
3.5.12 Conexión a la base de datos .............................................................................. 44 
3.5.13 Interfaz gráfica .................................................................................................. 45 
Capítulo 4. Resultados de la investigación .................................................................. 46 
4.1 Presentación de resultados ..................................................................................... 46 
4.1.1 Pruebas iniciales.................................................................................................. 48 
4.1.2 Pruebas ISSSTE .................................................................................................. 52 
4.1.3 Pruebas a personas con anomalías diagnosticadas.............................................. 57 
Capítulo 5. Discusiones, conclusiones y recomendaciones ......................................... 61 
5.1 Con respecto a las preguntas de investigación ....................................................... 61 
5.2 Con respecto al objetivo de la investigación.......................................................... 62 
5.3 Recomendaciones para futuras investigaciones ..................................................... 64 
Referencias ................................................................................................................... 65 
Apéndice 1: Propuesta de tema .................................................................................... 68 
Apéndice 2: Formato de consentimiento informado .................................................... 70 
ix 
 
Lista de Figuras 
Figura 1 Columna vertebral [8] ................................................................................................................ 6 
Figura 2 Curvaturas de la columna [9] ..................................................................................................... 6 
Figura 3 Cifosis dorsal o hipercifosis [9] ................................................................................................. 8 
Figura 4 Hiperlordosis lumbar [9] ............................................................................................................ 8 
Figura 5 Escoliosis [9] .............................................................................................................................. 9 
Figura 6 Identificadores anatómicos ....................................................................................................... 11 
Figura 7 Medición del grado de cifosis (izq) y lordosis (der) con un inclinómetro. ............................... 12 
Figura 8 Flechas sagitales [19] ............................................................................................................... 13 
Figura 9 Modelo estándar de alineamiento postural [6] ......................................................................... 15 
Figura 10 Método de HUC [21] ............................................................................................................. 16 
Figura 11 Tipos de filtro y mecanismos de aplicación [24].................................................................... 18 
Figura 12 Segmentación por agrupamiento ............................................................................................ 19 
Figura 13 Detección de bordes. Operador Sobel .................................................................................... 21 
Figura 14 Transformada de Hough circular [31]. ................................................................................... 23 
Figura 15 Escenario definido .................................................................................................................. 25 
Figura 16 Especificación de Identificadores anatómicos........................................................................ 25 
Figura 17 Posición lateral ....................................................................................................................... 26 
Figura 18 Posición frontal ...................................................................................................................... 26 
Figura 19 Posición de la cámara ............................................................................................................. 27 
Figura 20 Diagrama de métodos generales ............................................................................................. 28 
Figura 21 Identificadores anatómicos definidos. Postura Lateral ........................................................... 30 
Figura 22 Ángulo de extensión de la pierna ........................................................................................... 30 
Figura 23 Identificadores anatómicos. Postura frontal ........................................................................... 31 
Figura 24 Ángulo varo rodilla [32] ......................................................................................................... 31 
Figura 25 Esquema general de desarrollo ............................................................................................... 33 
Figura 26 Diagrama entidad relación ..................................................................................................... 34 
Figura 27 Algoritmo e imagen de Binarización...................................................................................... 35 
Figura 28 Detección de bordes método sobel ......................................................................................... 35 
Figura 29 Transformada de Hough. Detección de líneas ........................................................................ 37 
Figura 30 Representación de las líneas identificadas ............................................................................. 37 
Figura 31 Detección de líneas e identificadores anatómicos postura lateral y frontal ............................ 38 
Figura 32 Identificación de círculos innecesarios................................................................................... 40 
Figura 33 Alineación lateral y ángulo de extensión ............................................................................... 41 
Figura 34 Alineación frontal y ángulos varo de rodillas......................................................................... 41 
Figura 35 Ángulos de curvaturas: cifótico y lordótico ........................................................................... 44 
Figura 36 Sistema de análisis postural.................................................................................................... 46 
Figura 37 Visualización de la aplicación ................................................................................................ 47 
Figura 38 Interfaz gráfica. Resultados .................................................................................................... 48 
x 
 
Figura 39 Gráfica de índices en postura lateral: Prueba Inicial .............................................................. 50 
Figura 40 Gráfica alineación postural. Prueba Inicial ............................................................................ 51 
Figura 41 Gráfica de inclinación en postura frontal: Prueba Inicial ....................................................... 52 
Figura 42 Gráfica de índices en postura lateral: Pruebas ISSSTE .......................................................... 54 
Figura 43 Gráfica alineación postural. ISSSTE ...................................................................................... 55Figura 44 Gráfica de inclinación en postura frontal: Pruebas ISSSTE ................................................... 56 
Figura 45 Radiografía columna. Inferior ................................................................................................ 56 
Figura 46 Radiografía columna. Superior .............................................................................................. 56 
Figura 47 Gráfica de índices en postura lateral: Pruebas diagnóstico previo ......................................... 58 
Figura 48 Gráfica alineación postural. Diagnóstico previo .................................................................... 59 
Figura 49 Gráfica de inclinación en postura frontal: Pruebas diagnóstico previo .................................. 60 
Figura 50Radiografía diagnóstico previo ............................................................................................... 60 
 
xi 
 
Lista de Tablas 
Tabla 1 Descripción cámaras .................................................................................................................. 24 
Tabla 2 Resultados flechas cervicales. Prueba inicial ............................................................................ 49 
Tabla 3 Resultados ángulos. Prueba inicial ............................................................................................ 50 
Tabla 4 Resultados postura frontal. Prueba inicial ................................................................................. 51 
Tabla 5 Resultados flechas cervicales. ISSSTE...................................................................................... 53 
Tabla 6 Resultados ángulos. ISSSTE ..................................................................................................... 54 
Tabla 7 Resultados postura frontal. ISSSTE .......................................................................................... 55 
Tabla 8 Resultados flechas cervicales. Diagnóstico previo .................................................................... 57 
Tabla 9 Resultados ángulos. Diagnóstico previo .................................................................................... 58 
Tabla 10 Resultados postura frontal. Diagnóstico previo ....................................................................... 59 
 
 
 
 
1 
 
Introducción 
El desarrollo de aplicaciones y sistemas enfocados al área medicinal ha aumentado 
notablemente, permitiendo realizar los procesos requeridos de una forma más práctica y 
obtener información más exacta al alcance de nuestras manos. 
 Dentro de estas aplicaciones y herramientas de software, es posible mencionar 
algunas de ellas, las cuales están relacionadas con la alineación postural, posiciones del 
cuerpo, columna vertebral, entre otras. La investigación aborda una breve descripción 
de algunos sistemas existentes, describiendo la problemática que se presentó y que dio 
lugar a la elaboración de este proyecto. 
 La presente investigación tiene como objetivo principal elaborar un sistema que 
detecte automáticamente ciertos identificadores anatómicos que son previamente 
colocados en la persona y realizar el análisis de la postura corporal para detectar ciertas 
anomalías estructurales. 
 Se realizó una investigación general en el ámbito medicinal, para conocer, 
determinar y comprender las definiciones y términos empleados en el desarrollo del 
proyecto, con respecto a anomalías de la postura, mediciones posturales, entre otros. Se 
presenta detalladamente la implementación del procesamiento de imágenes utilizado, la 
metodología y las técnicas empleadas para la elaboración del mismo. 
 Para la recolección de datos del sistema, se realizaron distintas fases de pruebas, 
entre ellas está la realización de pruebas a personas voluntarias, se efectuó la visita al 
Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado y se 
obtuvieron pruebas realizadas a personas previamente diagnosticadas con alguna 
anomalía estructural. 
 Estas pruebas permitieron validar la funcionalidad del sistema, respecto a la 
detección de los identificadores anatómicos y comprobar si el sistema determina alguna 
anomalía estructural debidamente. 
 En los últimos capítulos de la presente investigación se muestran los resultados 
obtenidos de forma clara y precisa, así como los procedimientos desarrollados para la 
obtención de los mismos y las conclusiones correspondientes. 
 
 
 
2 
 
Capítulo 1. Planteamiento del problema 
La postura ideal es la que utiliza la mínima energía, tensión y rigidez, 
permitiendo un funcionamiento articular y muscular eficaz. Al adoptar una postura 
incorrecta se está forzando el funcionamiento normal de los músculos, lo que 
probablemente acarreará en corto o largo plazo lesiones del aparato locomotor. Un 
experto puede medir y registrar la postura por observación visual o medición manual 
para detectar posibles anomalías. Asimismo, existen algunas herramientas de software 
que se utilizan como complemento en la detección de anomalías en la postura humana. 
 
El capítulo inicia presentando una revisión de algunos programas y sistemas 
existentes para dar paso a la descripción del problema, los objetivos y la solución 
propuesta. Al final del capítulo se presentan la justificación y delimitación del proyecto. 
 
1.1 Antecedentes 
Existen diversos tipos de herramientas de software de medición postural en los 
cuales no se necesita la intervención de un experto. Es decir, la persona determina de 
qué forma colocarse, autoevaluase, etc., lo que conlleva a la posibilidad de resultados 
erróneos o inadecuados. Algunos de ellos son “SlouchGuard” y “Postureminder”, los 
cuales se describen a continuación: 
“SlouchGuard” es un programa que ayuda a corregir la postura frente al monitor. 
Se adecúa la posición a los parámetros correctos y tras un entrenamiento previo, 
mediante el uso de la cámara web el sistema va señalando mediante un aviso sonoro 
cuando la postura es incorrecta [1]. 
 “Postureminder” puede utilizarse sin cámara web e incluye recordatorios de pausas, 
rutinas de entrenamiento frente a la cámara, videos con ejercicios, etc., para ayudar a 
corregir la postura corporal [2]. 
Estudios recientes han probado científicamente el impacto de las enfermedades 
del pie y las alteraciones posturales sobre los desórdenes del equilibrio. “Andares pie y 
postura” es un sistema que analiza y muestra cómo los pies pueden afectar la postura en 
distintas formas. El sistema obtiene imágenes capturadas, permitiendo un análisis 
detallado de la postura corporal. Posteriormente el sistema analiza los patrones de apoyo 
plantar durante cada contacto con el piso con la superficie relativa de cada pie. El 
3 
 
sistema utiliza gráficos y procesamiento de imágenes para el análisis y medición 
correcta. El registro en tiempo real de la actividad gestual y postura mediante software 
de ergonomía, integral, conductancia, respiración, etc., es muy costoso y plantea 
dificultades de aceptabilidad por la necesidad de fijar emisores conectados [3]. 
 “PreventSport” es un software de evaluación dirigido a deportistas en niveles 
recreacionales o en alto rendimiento; en el cual se indican manualmente unos 
identificadores anatómicos que se definen como figuras circulares colocados 
previamente en el cuerpo del deportista, para posteriormente obtener fotografías en 
diferentes posiciones y realizar las mediciones adecuadas y contraponerlas con valores 
normales previamente definidos [4]. 
 “Posture Pro” es un programa que calcula la tensión muscular analizando la 
postura corporal por medio de una imagen. Para obtener los resultados adecuados, es 
necesario hacer clic para indicar cuáles son los identificadores anatómicos requeridos; 
lo que genera la posibilidad de seleccionarlos inadecuadamente en la imagen [5]. 
 
1.2 Definición del problema 
De las herramientas de software deayuda en la detección de anomalías en la postura 
más utilizadas por los expertos, están aquellas en las que se necesita la identificación de 
ciertos puntos o “identificadores anatómicos” para posteriormente realizar la medición. 
Estos identificadores que pueden ser de formas circulares u ovaladas, de colores o 
reflectantes, etc., se colocan al paciente previo a la toma de imágenes. Las herramientas 
disponibles detectan anomalías en la postura a partir de la selección manual de los 
identificadores anatómicos definidos. 
 Las herramientas más eficaces de software o aplicaciones informáticas de 
medición postural no realizan la detección automática de los identificadores anatómicos 
definidos, aumentando la posibilidad que estos identificadores se seleccionen de manera 
incorrecta provocando errores o fallas en los resultados de medición, o generando 
divergencias en los parámetros indicativos de una postura normal. 
 
 
4 
 
1.3 Objetivos de la investigación 
Como objetivo principal, se pretende desarrollar un software que permita detectar 
automáticamente ciertas anomalías estructurales en la postura de una persona, por 
medio de la detección automática de los identificadores anatómicos. 
Podemos dividir el objetivo principal en distintos fragmentos para así definir los 
objetivos secundarios, los cuales se componen en: 
 Crear la base de datos 
 Definir un escenario correcto y adecuado para trabajar con el sistema. 
 Detectar automáticamente los identificadores anatómicos definidos en la 
postura. 
 Realizar las mediciones adecuadas automáticamente para la detección de 
anomalías en la postura. 
1.4 Preguntas de investigación 
Se consideran las siguientes preguntas como básicas y fundamentales para llevar a cabo 
la investigación de manera satisfactoria. 
¿Cuáles son las posibles alteraciones de la postura? 
¿Qué métodos existen para medir la postura y en qué consisten? 
¿Cuáles son los identificadores anatómicos para la medición postural? 
¿Cuáles son los datos cuantitativos que permiten detectar alguna anomalía estructural en 
la postura? 
¿Cuáles son algunos de los métodos existentes para procesar y analizar imágenes? 
 
1.5 Justificación de la investigación 
La mayoría de las veces se adquiere una postura incorrecta a la cual el cuerpo se va 
amoldando y adaptando, lo cual puede provocar ciertas lesiones a corto o largo plazo. 
 Los expertos en postura (médicos de rehabilitación, ortopedistas, etc.) pueden 
identificar algún problema en la estructura postural por medio de la observación visual; 
5 
 
de igual forma existen herramientas como tablas cuadriculadas, reglas, etc., que les 
ayudan a realizar la medición de forma manual. 
 Con el avance tecnológico, se han desarrollado software, aplicaciones y sistemas 
de medición semi-automáticas con resultados muy eficaces. La implementación de un 
software que pueda medir la postura y detectar anomalías automáticamente sirve como 
una herramienta práctica y eficaz al momento de realizar las mediciones y obtener los 
datos requeridos. 
 
1.6 Limitaciones y delimitaciones de la investigación 
El sistema se delimitará a: 
 Analizar la postura de una persona en posición lateral y frontal para detectar la 
presencia de ciertas anomalías estructurales determinadas. 
 Es necesario colocar los identificadores anatómicos en la persona, previamente 
a tomar la fotografía. 
 Las imágenes deberán ser tomadas en el escenario definido. 
 Únicamente se podrán analizar imágenes con las dimensiones específicas. 
 Utilizar una cámara digital para tomar las fotografías, siempre y cuando permita 
la toma de fotografías con las dimensiones requeridas. 
 Las especificaciones de los identificadores anatómicos, el escenario y las 
dimensiones adecuadas de las imágenes se definen en el Capítulo 3. 
El sistema se limitará a: 
 Ser utilizado por médicos y/o expertos en mediciones antropométricas como 
entrenadores deportivos, kinesiólogos, quiroprácticos. 
 
 
 
 
 
6 
 
Capítulo 2. Marco Teórico 
En este capítulo se fundamenta teóricamente el proyecto, reuniendo y explicando los 
términos empleados relacionados con la postura humana, anomalías, formas de 
medición, procesamiento de imágenes, entre otros. 
2.1 Postura corporal: definición y alteraciones. 
 La postura corporal se define como la posición relativa de las diferentes partes 
del cuerpo humano. Tener una postura corporal correcta implica conservar la salud, 
evitar lesiones y permite tener un mejor rendimiento, sin mencionar los beneficios 
estéticos que se obtienen [6]. 
 
Una de las principales funciones de la columna vertebral es la capacidad de mantener el 
tronco erguido, por lo que es imprescindible tener el concepto de columna vertebral y 
conocer su anatomía para comprender mejor sus enfermedades. La columna vertebral, 
también llamada raquis o espina dorsal, está compuesta por 33 a 34 vértebras, las cuales 
se clasifican en: siete vértebras cervicales (C-1 a C-7), doce vértebras dorsales (D-1 a 
D-12) o torácicas (T1 a T12), cinco vértebras lumbares (L-1-L-5); disponiendo de un 
total de 24 vértebras móviles [7] (Figura 1). 
 
Figura 1 Columna vertebral [8] 
 
 
 
 
Figura 2 Curvaturas de la columna [9]
7 
 
Existen dos regiones más, conformadas por vértebras que carecen de movilidad. Estas 
son la región sacra, que consta de cinco vértebras (S1-S5), y la región coxígea formada 
por tres o cuatro vértebras (Cx-1 a Cx-4), las cuales se fusionan para formar el coxis. La 
columna vertebral cuenta con 4 curvas normales, las cuales ayudan a distribuir el 
esfuerzo que se presenta; estas curvas son: curva cervical, curva torácica, curva lumbar 
y curva sacra (Figura 2) [7] [8]. 
La postura humana se clasifica en distintos tipos; entre ellos existe la postura 
correcta y las posturas incorrectas. La postura correcta es aquella postura que no 
sobrecarga la columna o algún otro elemento del aparato locomotor; es decir, cuando se 
mantienen las curvas fisiológicas de la columna vertebral. Sin embargo, existen las 
alteraciones en la columna vertebral, lo cual propicia a tener una postura inadecuada o 
incorrecta [10]. 
 La columna vertebral puede presentar rasgos distintos lo que puede provocar 
ciertas alteraciones o anomalías en la misma. Se conoce como desalineaciones 
posturales a todas las anomalías provocadas por variaciones posturales o “malas 
actitudes”, las curvas de la columna vertebral se muestran exageradas, abolidas, 
extendidas, etc. Existen un sinnúmero de anomalías en la columna vertebral, algunas de 
ellas son las siguientes [11]: 
 Cifosis dorsal o hipercifosis. 
 La zona torácica y la zona sacra de la columna vertebral, presentan una curva en 
convexidad hacia la parte posterior del tronco, conocida como cifosis. La cifosis dorsal 
es una de las anomalías de la columna vertebral que consiste en el aumento de la curva 
de convexidad posterior de la región torácica (Figura 3). Las causas de la cifosis dorsal 
son principalmente herencia, vicios posturales o simplemente la edad [11]. No obstante, 
se distingue una gran variedad de tipos de cifosis: 
 Cifosis postural. Es el tipo de cifosis más común y es atribuida a una mala postura, 
la cual se representa por una notable curvatura de la columna vertebral. 
 Cifosis de Scheuermann. Es considerada una forma de alteración juvenil de la 
columna vertebral. La persona con cifosis de Scheuermann puede sentir dolor y este 
puede empeorar con actividad física; de igual forma le es imposible corregir su 
postura por sí mismo. 
 Cifosis congénita. Ocurre cuando la columna vertebral no se desarrolló 
completamente en la matriz [12]. 
8 
 
 
Figura 3 Cifosis dorsal o hipercifosis [9] 
 
 Hiperlordosis. 
 La lordosis es la curvatura fisiológica de la columna en la región cervical o 
lumbar, mientras que al aumento o incremento de alguna curvatura de la columnavertebral se le conoce como hiperlordosis. 
 Hiperlordosis lumbar. Se refiere al aumento exagerado de la curvatura lumbar 
fisiológica de la columna vertebral (Figura 4). Esto ocurre cuando la región lumbar 
sufre de estrés o exceso de peso y se arquea, ocasionando dolores musculares. 
Degeneraciones vertebrales, sobrecargas posteriores en el disco intervertebral y 
hernias discales son algunas de las posibles consecuencias de la hiperlordosis 
lumbar. 
 Hiperlordosis cervical. Consiste en la acentuación de la curvatura cervical. Esto 
puede deberse a un traumatismo o a condiciones degenerativas como el paso del 
tiempo y malos hábitos posturales [11] [13]. 
 
Figura 4 Hiperlordosis lumbar [9] 
9 
 
 Cifolordosis 
 Consiste en la exageración o incremento de la cifosis dorsal y la lordosis lumbar. 
Las causas pueden ser congénitas o adquiridas; es decir, suelen darse en la etapa de 
crecimiento o por malas posturas [14]. 
 Escoliosis 
 El término escoliosis proviene de una palabra griega que significa “torcido”, por 
lo que se define como una curvatura anormal de la columna vertebral. La escoliosis 
puede tener una curva o varias, formando una “S” o una “C” (Figura 5). 
Aproximadamente un 10% de la población presenta una leve asimetría del tronco; sin 
embargo, se considera anormal cuando la curva es mayor a 10 [15]. 
 Se desconocen los verdaderos factores que la causan, por lo que no se puede 
prevenir. La escoliosis no se puede corregir de una forma voluntaria, no obstante existe 
la actitud escoliótica, en la que sí se puede corregir. La escoliosis se clasifica en: 
 
 
Figura 5 Escoliosis [9] 
 Congénita. Causada por anomalías vertebrales presentadas al nacer. 
 Idiopática. Causa desconocida y clasificada en infantil, juvenil, adolescente o 
adulto. 
 Neuromuscular. Este tipo es causado por un problema en el sistema nervioso 
que afecta los músculos [6] [15] [16]. 
 Dorso plano 
 El dorso plano es una alteración paramórfica en la que el dorso se presenta de 
forma aplanada y está sometido a una considerable reducción o anulación de las curvas 
cervicales y lumbares. El individuo muestra dificultad en movimientos de flexión 
debido a limitaciones articulares y a una retracción muscular de la región dorsal. Supone 
la presencia de un raquis dorsal rectilíneo [17]. 
10 
 
 Rectificación cervical o lumbar 
 Consiste en la disminución de la curvatura normal de la columna vertebral. La 
rectificación significa que su lordosis es menor de lo habitual o incluso ha desaparecido, 
de forma que la columna es recta vista de perfil. Una rectificación lumbar está causada 
por una retroversión permanente de la pelvis. La rectificación de una o varias de las 
curvaturas de la columna vertebral es relativamente frecuente [18]. 
 
2.2 Medición postural 
Las mediciones posturales se realizan desde puntos anatómicos definidos y 
estandarizados, estas permiten obtener datos cuantitativos, que ayudan a determinar si 
existe o no alguna anomalía en la columna vertebral. 
 Es necesario un estándar o modelo en el estudio del alineamiento postural. 
Existen distintos métodos para realizar una medición postural [6]. 
El examen puede ser realizado: 
 Bipedestación 
 Sentado 
 Decúbito 
Las vistas a analizar pueden ser: 
 Frontal 
 Posterior 
 Lateral 
 Todo esto es dependiendo de la patología que se desee detectar. La persona debe 
estar en ropa interior o ropa muy ajustada para poder observar y analizar adecuadamente 
el cuerpo del paciente. Es importante determinar identificadores anatómicos que sirvan 
de referencia para efectuar las mediciones correctas. 
El examinador puede evaluar: 
 Espalda 
 Hombros 
 Pecho 
 Pelvis 
 Piernas 
 Pies 
11 
 
2.3 Identificadores anatómicos. 
Existen ciertos identificadores anatómicos previamente definidos, aprobados, 
respaldados y recomendados por la ISAK (Sociedad Internacional para el Avance de la 
Cineantropometría), de los cuales se muestran algunos a continuación (Figura 6) [6]: 
 Conducto auditivo externo (a) 
 Cabeza (b) 
 Trocánter (c) 
 Maléolo externo (d) 
 Articulación del codo (e) 
 Articulación del hombro (f) 
 Articulación de la rodilla (g) 
 
Figura 6 Identificadores anatómicos 
 2.4 Detección de anomalías estructurales en la postura. 
Comúnmente para medir la cifosis, lordosis y escoliosis se implementan los siguientes 
métodos: 
 Método de Cobb. Se toma una radiografía en la cual se realiza el trazo de dos líneas 
paralelas a los bordes de las vértebras de los extremos de la cifosis, hasta que se 
crucen, obteniendo el ángulo de cifosis. Los valores en los que no se presenta cifosis 
van de 20 a 45, valores inferiores a 20 permiten el diagnóstico de dorso plano. 
12 
 
Valores superiores a 45 suponen cifosis incrementada. Los valores en los que no se 
presenta lordosis van de 35 a 50; valores por debajo de 35 permiten el 
diagnóstico de rectificación lumbar. Valores por encima de 60 suponen 
hiperlordosis [19]. Por medio del método de Cobb, es posible medir el grado de 
curva para detectar escoliosis. Se traza una línea perpendicular a la línea ya trazada: 
el ángulo que se forma con estas dos líneas perpendiculares es el ángulo que 
representa la magnitud en grados de la desviación de la columna. 
 Utilizando inclinómetro. Con la ayuda de un inclinómetro es posible medir la 
inclinación de la recta. De esta forma, se obtiene el grado de las curvaturas de la 
persona, obteniendo el grado cifosis y lordosis (Figura 7). Se puede considerar la 
presencia de cifosis en los ángulos comprendidos entre 20 y 45. Para la detección 
de lordosis, los ángulos van entre 20 y 40. 
 
 
Figura 7 Medición del grado de cifosis (izq) y lordosis (der) con un inclinómetro. 
 
 Utilizando cifómetros. Un cifómetro es un compás especial de dos brazos con un 
eje utilizado para medir la cifosis. 
 Método de las Flechas Sagitales. Se sitúa al individuo en bipedestación y 
colocando un hilo de plomada estableciendo el contacto en la zona más 
sobresaliente de la columna, generalmente en T7 y T9 o en el inicio del pliegue 
interglúteo. Se mide la distancia existente entre el hilo de la plomada con: apófisis 
espinosa de C7 (flecha cervical), máxima convexidad del raquis dorsal (flecha 
torácica), máxima convexidad de la zona lumbar (flecha lumbar) y con el inicio del 
pliegue interglúteo (flecha sacra) (Figura 8). 
13 
 
Con estas cuatro distancias se obtienen dos índices que permiten determinar a los 
individuos que presentan sospecha de tener una desalineación raquídea en el plano 
sagital [19]. 
 
Figura 8 Flechas sagitales [19] 
Existen distintas ecuaciones para calcular estos índices, dependiendo cuál sea el 
contacto de la plomada con la piel, estos pueden ser la flecha torácica (FT) o la 
flecha sacra (FS). Evidentemente, el valor de la distancia de la flecha que esté en 
contacto con la piel es igual a 0, por lo que tenemos lo siguiente [19]: 
 
Cuando FS=0 y FT>0: 
 
 
 
 
 (2.1) 
 Ecuación 2.1 Índice cifótico cuando FS=0 
 
 (2.2) 
 Ecuación 2.2 Índice lordótico cuando FS=0 
 
Cuando FT=0 y FS>0: 
 
 
 
 
 (2.3) 
 Ecuación 2.3 Índice cifótico cuando FT=0 
14 
 
 
 (2.4) 
 Ecuación 2.4 Índice lordótico cuando FT=0 
 Donde: 
 IC= Índice cifótico 
 IL= Índice lordótico 
 FC= Flecha cervical 
 FL= Flecha lumbar 
 FS= Flecha Sacra 
 FT= Flecha Torácica 
 
En el índice cifótico, se consideran normales los valores comprendidos entre 30 y 
65. Valores inferiores a 30 indican que existe un dorso plano. Valores superiores a 
65 indican hipercifosis. 
En cuanto al índice lordótico, se consideran valores normales los comprendidos 
entre 20 y 40. Valores inferiores a 20 indican que existe una rectificación lumbar. 
Valores superiores a 40 indican sospecha de hiperlordosis [19]. 
 Métodode examen subjetivo. El sujeto examinado de perfil presentará más dorso 
que pecho con relación al brazo, desplazando el hombro hacia adelante. 
Normalmente presenta caída del hombro hacia adelante [19]. 
 Método de examen objetivo. Se realiza dependiendo hacia qué dirección está 
desequilibrado el tronco; es decir, si está hacia adelante, se toma la distancia desde 
el hilo que pasa a nivel de los glúteos a la cima de la cifosis dorsal. Si es hacia atrás, 
se toma la distancia que hay del hilo, desde la cima de la cifosis hacia los glúteos 
[19]. 
 Postura lateral del cuerpo conforme a la línea vertical. Para conocer si la 
alineación del cuerpo es correcta, es necesario conocer puntos específicos que 
ayudarán a trazar una línea vertical entre estos puntos. El cuerpo tiene una buena 
alineación entre más recta sea la línea. 
 Postura frontal o posterior del cuerpo conforme a la línea vertical. En una vista 
posterior y frontal del cuerpo la línea de referencia pasa por todo el centro del 
15 
 
cuerpo, logrando que ambas partes sean simétricas (Figura 9). Estas son algunas de 
las situaciones que se deben observar: 
 Los tobillos deben estar juntos 
 Los hombros deben estar a la misma altura 
 Actitud de la cabeza y cuello deben descansar en forma equidistante 
sobre los hombros. 
 Ambas clavículas deben estar en forma horizontal 
 Los glúteos deben ser horizontales y estar a la misma altura 
 La parte superior del fémur debe ser horizontal 
 
 
Figura 9 Modelo estándar de alineamiento postural [6] 
 
 Tipo de control abdominal. Con este método se puede determinar hiperlordosis 
lumbar. En posición decúbito, se elevan las piernas juntas y extendidas, la fuerza 
será insuficiente al momento de llegar a los primeros 30 de elevación y puede 
aparecer a nivel abdominal una clara separación de los rectos [20]. 
 Control de la anteversión. En bipedestación, de espaldas con la pared. Si contacta 
solamente la región glútea, se cuenta con la pelvis en anteversión [20]. 
 Método de HUC. Este es un método básicamente radiográfico que permite 
determinar la posición de la pelvis mediante tres puntos. Se trazan tres líneas 
horizontales, cortando los puntos de la espina ilíaca anterior-superior (EIAS), 
16 
 
posterior superior (IEPS) y el ombligo (O), estas líneas deberán estar equidistantes. 
Se debe comprobar la horizontalidad de la pelvis [21] (Figura 10). 
 
 
Figura 10 Método de HUC [21] 
 
2.5 Procesamiento de imágenes. 
El procesamiento digital de imágenes es el conjunto de técnicas que se aplican a las 
imágenes con el objetivo de mejorar la calidad, la apariencia visual de las imágenes o 
facilitar la búsqueda de información. El proceso de estas técnicas se puede dividir en las 
siguientes áreas: 
 Realce y mejora de la imagen. 
 Segmentación. 
 Extracción de características. 
 
2.5.1 Realce y mejora de la imagen. 
Son las técnicas que se usan para mejorar la apariencia visual de las imágenes; por 
ejemplo, utilizando cámaras digitales o digitalizando imágenes analógicas (fotografías). 
Existe una gran cantidad de transformaciones u operaciones que se pueden realizar 
sobre las imágenes con el propósito de realzarlas y mejorarlas, algunas de ellas se 
describen a continuación: 
 
 Binarización de imágenes. La binarización es una técnica que permite convertir 
imágenes con niveles de gris, en una imagen binaria (blanco y negro). Los valores 
de pixel en la imagen que son menores a un cierto umbral pre-especificado, son 
convertidos a negro, mientras que los pixeles con valores mayores al umbral, son 
convertidos a blanco [22]. 
17 
 
 Realce de bordes. Se pretende enfatizar las fronteras entre dos estructuras 
diferentes; por ejemplo en imágenes radiográficas. El realce de bordes en una 
imagen tiene un efecto opuesto a la eliminación de ruido; consiste en enfatizar o 
resaltar aquellos pixeles que tienen un valor de gris diferente al de sus vecinos [23]. 
 Filtrado de imágenes. Todas las imágenes tienen cierta cantidad de ruido, la cual se 
puede deber a la cámara o al medio de transmisión de la señal. Generalmente el 
ruido se manifiesta como pixeles aislados que toman un nivel de gris diferente al de 
sus vecinos. El ruido puede clasificarse en: 
 Gaussiano: Produce pequeñas variaciones en la imagen; generalmente se debe a 
diferentes ganancias en la cámara, perturbaciones en la transmisión, etc. El valor 
final del pixel sería el ideal más una cantidad correspondiente al error que puede 
describirse como una variable aleatoria gaussiana. 
 Impulsional (sal y pimienta): El valor que toma el pixel no tiene relación con 
el valor ideal, es decir, toma valores muy altos o muy bajos. El pixel puede 
tomar el valor máximo (sal) o el mínimo (pimienta). 
 Multiplicativo: La imagen obtenida es el resultado de la multiplicación de dos 
señales [23]. 
 
Existen distintas técnicas de filtrado, las cuales permiten suavizar la imagen, realzar 
bordes o eliminar el ruido de una imagen: 
 
 Filtro de la media. Asigna al pixel central la media de todos los pixeles 
incluidos en la ventana. La matriz filtrada está compuesta por unos y el divisor 
sería el número total de elementos en la matriz (Figura 11). 
 Filtro de media ponderada. Los elementos de la matriz no son 1, es decir, se 
da más peso a uno de ellos para obtener un resultado más parecido a la imagen 
original (Figura 11). 
 Filtro de la mediana. El valor final del pixel es un valor real presente en la 
imagen y no un promedio. El inconveniente es que es más complejo de calcular 
ya que hay que ordenar los diferentes valores y determinar cuál es el valor 
central (Figura 11). 
 
18 
 
 
Figura 11 Tipos de filtro y mecanismos de aplicación [24] 
 
 Filtro gaussiano. El valor máximo aparece en el pixel central y disminuye hacia 
los extremos tanto más rápido cuanto menor sea el parámetro de desviación 
típica. El resultado será el conjunto de valores entre 0 y 1. Se divide la matriz 
por el menor de los valores obtenidos. 
 
2.5.2 Segmentación. 
La segmentación se ocupa de la división de imágenes en regiones o áreas significativas. 
 Segmentación basada en características. Se asigna cada pixel a una región en 
función de características locales de la imagen en el pixel y en su vecindad. 
 Segmentación por niveles de gris. Utiliza como característica la luminancia de 
cada pixel. Es conveniente utilizar este método cuando distintos objetos se 
corresponden con niveles de gris diferentes; de esta manera, se establece un 
nivel de gris intermedio (umbral) para separar objeto y fondo. 
 Segmentación por agrupamiento. Los algoritmos de agrupamiento (clustering) 
son métodos no supervisados; los métodos de agrupamiento iteran entre 
segmentar la imagen y caracterizar las propiedades de cada clase. Un algoritmo 
19 
 
común es el K-medias, el cual consiste en encontrar K prototipos a partir de los 
vectores de un conjunto dado. 
 
Figura 12 Segmentación por agrupamiento 
 Segmentación por texturas. Este método permite detectar variaciones de 
intensidades que forman patrones repetidos. Estos patrones dependen de las 
características de la superficie física: aspereza, uniformidad, densidad, 
uniformidad, etc. 
2.5.3 Extracción de características 
Consiste en la detección y localización de entidades geométricas simples y complejas. 
 Detección de puntos. Las aristas, esquinas y uniones aparecen de forma natural en 
la mayoría de escenarios naturales y artificiales. Existen métodos que obtienen las 
aristas de la imagen mediante algún método de detección de aristas para detectar 
puntos de cruce entre aristas o con un cambio sustancial en la dirección de la arista. 
Estos puntos se clasifican como puntos esquina o unión, los cuales se definen como 
la intersección de dos o más aristas en un determinado punto de la imagen. De igual 
forma, existen otros métodos que trabajandirectamente sobre imágenes de gris, es 
decir, no se deducen a partir de la extracción de aristas [25]. 
 Detección de bordes 
 Canny. Fue desarrollado por John F. Canny en 1986 con el propósito de desarrollar 
un algoritmo óptimo respecto a los siguientes criterios [26] [27]: 
o Detección. La probabilidad de detectar puntos reales de borde es 
maximizada mientras que la probabilidad de la detección errónea no debe ser 
minimizado. 
o Localización. Los bordes detectados deben estar lo más cerca posible de los 
bordes reales. 
20 
 
 Número de respuestas. Un borde real no debe dar lugar a más de un borde 
detectado. 
Los pasos que sigue el algoritmo de Canny son los siguientes [26]: 
1. Reducción de ruido. 
2. Encontrar el gradiente de la imagen. 
3. Cálculo de la magnitud y dirección. 
4. Eliminación de no máximos 
5. Umbralización. 
 Cruzada de Roberts. El operador de la Cruzada de Roberts es utilizado en el 
procesamiento de imágenes para detectar bordes. Es uno de los primeros detectores 
de bordes propuesto por Lawrence Roberts en 1963. Este operador marca solamente 
los puntos de borde, sin información sobre su orientación, e implementa una 
máscara que calcula la diferencia entre el nivel de gris de un pixel y un pixel vecino. 
Las máscaras usadas en el método de Roberts son [28]: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Gradiente Horizontal Gradiente Vertical 
 Operador Prewitt. Es utilizado para detectar bordes verticales y horizontales en 
imágenes. El operador Prewitt utiliza filtros lineales que se extienden en tres líneas 
y columnas adyacentes, respectivamente, para contrarrestar la sensibilidad del ruido 
de los operadores gradiente. Las máscaras utilizadas son las siguientes [29]: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Gradiente horizontal y vertical 
 
 Operador Sobel. Es un método utilizado en detección de bordes (Figura 13), el cual 
se aplica sobre una imagen digital en escala de grises, calcula el gradiente de 
intensidad de brillo de cada pixel dando la dirección del mayor incremento posible 
(de negro a blanco). El operador consiste de dos matrices, una para los contornos 
21 
 
horizontales (Gx) y otra para los contornos verticales (Gy). Considerando A como la 
imagen original, el resultado es calculado como [30]: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Esta información puede ser representada como un vector con los componentes Gx y 
Gy, para obtener la magnitud del gradiente y dirección: 
 
 
 
 
 (2.5) 
Ecuación 2.5 Magnitud del gradiente 
 
 
 
 (2.6) 
Ecuación 2.6 Dirección del gradiente 
 
Figura 13 Detección de bordes. Operador Sobel 
 Burns. La fase de segmentación comienza con un barrido de la imagen de bordes en 
sentido lexicográfico (de arriba abajo y de izquierda a derecha), en busca de pixeles 
candidatos. Cada pixel de borde se analiza con respecto a sus vecinos 8 en cada una 
de las direcciones posibles resultantes del gradiente. Serán considerados como 
pertenecientes a un mismo borde aquellos pixeles que mantengan una orientación 
similar. Se calcula la longitud de los bordes resultantes y son filtrados mediante el 
parámetro de mínima longitud de un borde, transformándose a segmento. De lo 
contrario, si la longitud es inferior, el borde será eliminado [27]. 
 
 
22 
 
 Detección de líneas 
 Canny + Burns. Se basa en la extracción de bordes mediante el algoritmo de Canny 
y en la segmentación posterior de dichos bordes mediante el algoritmo de Burns, 
previamente mencionados [27]. 
 Transformada de Hough. Es un algoritmo que toma una colección de puntos de 
borde y busca las líneas sobre las cuales estos puntos de borde se encuentran. Se 
pretende convertir los puntos de bordes al espacio de parámetros [27]: 
a) Considerando la ecuación punto pendiente de la recta , cada línea del 
espacio imagen será representada por un punto en el espacio de 
parámetros. Cualquier punto del espacio imagen, se corresponderá con la 
línea en el espacio de parámetros, representando todas las 
posibles líneas de la imagen a través de . El problema radica en que se 
determina un espacio ilimitado de parámetros , lo que complica el 
cálculo. 
b) Parametrización en el espacio de parámetros polar , donde representa la 
distancia ortogonal entre el origen de la imagen y la línea, y el ángulo entre el 
eje de coordenadas de la imagen y la distancia . Cualquier línea puede ser 
representada, definiendo la ecuación y los intervalos 
 y , siendo N el tamaño de la imagen. 
La estrategia para la extracción de líneas mediante Hough es la siguiente 
[27]: 
o Empleo de un filtro de bordes para la detección de los pixeles de 
borde de las rectas. 
o Establecimiento de un espacio de parámetros. 
o Se barre la imagen de manera que cada pixel de borde da lugar a una 
recta: las celdas por las que pasa la recta obtiene un voto 
o Los pixeles que pertenecen a una misma recta son rectas que se 
cortan en una misma celda: la recta es la celda más votada. 
 Detección de círculos. La ecuación de un círculo está dada por: 
 (2.7) 
Donde y son los centros del círculo en las coordenadas y respectivamente, y 
 es el radio. La representación paramétrica del círculo es: 
23 
 
 (2.8) 
 
El proceso para detectar círculos en una imagen utilizando la Transformada de 
Hough es el siguiente (Figura 14) [31]: 
 Detectar los bordes en la imagen. 
 Para cada uno de los puntos de borde se dibuja un círculo con el centro en el 
punto y el radio deseado. 
 El círculo es dibujado en el espacio de parámetros, de tal manera que el eje x 
es el valor a y el eje y es el valor b. 
 En las coordenadas que pertenecen al perímetro del círculo, se incrementa el 
valor en la matriz acumuladora que tiene el mismo tamaño en el espacio de 
parámetros. 
 De esta forma, se barre sobre cada punto del borde en los círculos de la 
imagen con el radio deseado e incrementando los valores en el acumulador. 
 El acumulador contendrá los números correspondientes al número de 
círculos que pasan a través de las coordenadas individuales. 
 Los números más altos, corresponden con el centro de los círculos en la 
imagen. 
 
Figura 14 Transformada de Hough circular [31]. 
24 
 
Capítulo 3. Materiales y Métodos 
Se menciona la descripción de los materiales empleados, los procesos que justifican 
cómo y por qué se llevó a cabo la elaboración del proyecto y los métodos de desarrollo 
y recolección de datos. 
3.1 Descripción del área de estudio 
Se describe como área de estudio comprobar si es posible detectar automáticamente los 
identificadores anatómicos de una persona, para realizar las mediciones adecuadas y 
determinar posibles anomalías en la postura humana, lo cual se llevará a cabo mediante 
la realización de un sistema de análisis postural. 
3.2 Materiales 
Para el desarrollo del sistema de análisis postural se emplearon distintos materiales, los 
cuales se mencionan a continuación: 
 Se define como escenario de trabajo una manta de fondo blanco, la cual consta 
de una línea vertical al centro con una longitud de 2 y dos líneas horizontales 
de 1 de longitud cada una (Figura 15). 
 Para obtener las fotografías se utilizaron dos cámaras distintas, cuyas 
especificaciones se muestran en la Tabla 1. 
 
Cámara Mega pixeles Zoom 
Canon PowerShot 
SX30IS 
14.1 35x 
Nikon Coolpix L22 12.0 3.6x 
Tabla 1 Descripción cámaras 
 Identificadores circulares de 6 de diámetro cada uno de ellos, de color 
blanco y contorno negro (Figura 16). 
 Se utilizó un tripié para tomar las fotografías a la distancia y altura adecuada, las 
cuales se definen más adelantey se muestra en la Figura 19. 
 Software MATLAB R2012b 
 MySQL 
25 
 
 
 
Figura 15 Escenario definido 
 
Figura 16 Especificación de 
Identificadores anatómicos 
 
3.3 Especificaciones del proyecto 
Es necesario definir ciertos aspectos importantes que deben ser considerados en el 
proyecto. 
 El proyecto se concentra en detectar únicamente si existe la posibilidad de 
presentar alguna anomalía estructural como hiperlordosis, cifosis o hipercifosis, 
dorso plano, rectificación lumbar o escoliosis por medio del análisis postural de 
perfil de una persona. 
 Se deben colocar los identificadores anatómicos para la medición postural 
previamente a tomar la fotografía en las siguientes partes del cuerpo: 
 
Postura lateral (Figura 21): 
 Meato auditivo externo 
 Vértebra cervical (C7) 
 Articulación del hombro 
 Trocánter mayor 
 Articulación de la rodilla 
 Por delante del maléolo externo 
26 
 
 Postura frontal (Figura 23): 
 Hombros (2) 
 Pelvis (2) 
 Rodillas (2) 
 Maléolos internos (2) 
 
 La persona a evaluar debe situarse en bipedestación frente a la manta, 
colocándose en posición lateral y frontal. En cuanto a la posición lateral, la 
persona debe colocarse de modo que la línea vertical quede ligeramente detrás 
(Figura 17); en cuanto a la posición frontal, debe colocarse de modo que la línea 
forme un eje al centro de su cuerpo (Figura 18). 
 
 
Figura 17 Posición lateral 
 
Figura 18 Posición frontal
 
 Las personas deben cumplir con las siguientes especificaciones para proceder a 
tomar la fotografía: 
o Portar ropa ajustada, ya sea un top en caso de mujer o sin camiseta en el caso 
de los hombres. 
o Utilizar ropa obscura (Evitar colores claros). 
o No utilizar ropa con estampados o figuras. 
27 
 
o Permanecer descalzos. 
o El cabello debe estar recogido. 
o No deberán portar accesorios demasiado grandes o llamativos. 
 
 Existen distancias definidas para la toma de fotografías. Debe existir una 
longitud de 1.60 entre el escenario y el lente de la cámara, y el mismo lente 
debe estar a una altura de 1 (Figura 19). 
 
Figura 19 Posición de la cámara 
 La imagen tomada debe tener forzosamente las dimensiones de 640x480. 
 Las imágenes de la postura lateral y frontal deben ser guardadas en un folder con 
el nombre de “lateral.jpg” y “frontal.jpg” respectivamente. 
 La imagen debe ser tomada utilizando flash; esto para evitar la sombra de la 
persona. 
 
3.4 Métodos 
Existe un índice alto de personas con mala postura y en la mayoría de los casos, es un 
tema que se toma desapercibido. Sin embargo, es de suma importancia contar con 
sistemas y métodos que permita saber si existe la posibilidad de tener algún problema 
postural. 
 Se realizó una investigacion para conocer cuáles son los sistemas o métodos 
existentes para medir la postura corporal; así como los relacionados al tema. Durante la 
investigación, se identificaron algunos programas de software de análisis postural de 
precios elevados; en los cuales, los identificadores anatómicos no son detectados 
automáticamente, es decir, se seleccionan manualmente. 
28 
 
 Visto lo anterior, se optó por desarrollar un sistema de análisis postural, el cual 
sea capaz de detectar automáticamente los identificadores anatómicos que sean 
previamente colocados en la persona para realizar las mediciones adecuadas y 
determinar si existe la posibilidad de tener algún problema en la postura. 
 Se realizó un esquema de los pasos que se siguieron para determinar cuáles 
serían las alteraciones a evaluar, así como la definición del escenario y los 
identificadores anatómicos (Figura 20). 
 
Figura 20 Diagrama de métodos generales 
 
3.4.1 Investigación 
Debido al amplio contenido de información referente al tema, se realizó una 
investigacion general para la familiarización de los términos, conceptos y definiciones 
que permitan la elaboración del sistema. 
 La investigación consistió en conocer los términos relacionados a la postura 
corporal, así como comprender el funcionamiento y estructura de la columna vertebral, 
identificar los distintos tipos de alteraciones posturales que existen, los métodos y 
técnicas empleadas para medir la postura corporal y el procesamiento de imágenes. 
 
3.4.2 Selección de alteraciones posturales 
Analizando las técnicas de medición postural para la detección de distintas anomalías, 
se decidió que el sistema determine ciertas alteraciones posturales que pueden ser 
identificadas por medio del analisis postural en posción lateral y frontal. 
Investigación 
Selección de 
alteraciones 
posturales 
Definición 
escenario de 
trabajo 
Determinación de 
identificadores 
anatómicos 
Lenguaje de 
programación 
Recolección de 
datos 
29 
 
 Posteriormente se determinaron las alteraciones posturales posibles a identificar 
por medio del análisis postural lateral y frontal, una vez determinadas se seleccionaron 
las siguientes: 
o Alineamiento postural frontal y lateral 
o Cifosis dorsal o hipercifosis 
o Dorso plano 
o Rectificación lumbar 
o Hiperlordosis 
o Escoliosis 
 
 El sistema visualiza la alineación postural lateral y frontal de la persona como se 
muestra en la Figura 9. Se seleccionó el método de las flechas sagitales, ya que con el 
mismo, podemos identificar si existe alguna de las alteraciones previamente 
mencionadas. 
 Para determinar si la persona presenta cifosis dorsal o dorso plano se utiliza la 
 Ecuación 2.1 y la Ecuación 2.3; mientras que la Ecuación 2.2 y la 
Ecuación 2.4 permiten detectar si existe rectificación lumbar o hiperlordosis. Estas 
ecuaciones son definidas en el Capítulo 2. Por medio de la alineación postural frontal de 
la persona es posible determinar si existe la posibilidad de presentar escoliosis. 
 
3.4.3 Definición de escenario de trabajo 
Para determinar el escenario adecuado, se optó por una manta impresa en matte opaco 
para que el flash no refleje al momento de tomar la imagen. En la manta se encuentran 
tres líneas distribuidas (Figura 15), una vertical al centro y dos horizontales. 
 Se conoce la longitud de las líneas, lo cual sirve como referencia para identificar 
otras distancias. La línea vertical se utilizó como el hilo de plomada requerido en el 
método de las flechas sagitales y el eje central para la alineación postural frontal. 
 
3.4.4 Determinación de identificadores anatómicos 
En cuanto al alineamiento postural lateral, se definieron seis identificadores anatómicos: 
o Meato auditivo externo 
o Articulación del hombro 
30 
 
o Trocánter mayor 
o Articulación de la rodilla 
o Maléolo externo 
o Vértebra cervical (C7) 
 Los cinco primeros se utilizan como referencia para trazar la línea vertical que 
los une y compararla con la línea vertical completamente recta (Figura 21). Dentro de 
este mismo método, se obtiene el ángulo de la extensión de la pierna, el cual debe ser 
180 (Figura 22). 
 Para el método de las flechas sagitales, es necesario la identificación de cuatro 
flechas sagitales; para esto, es necesario marcar con un identificador anatómico la 
vértebra cervical C7 como se muestra en la Figura 21, ya que no existe una proporción 
para indicarla automáticamente en la imagen. En cuanto a la flecha cervical, la flecha 
lumbar y la flecha sacra, se identifican automáticamente. 
 
Figura 21 Identificadores anatómicos 
definidos. Postura Lateral 
 
Figura 22 Ángulo de extensión de la 
pierna 
 
31 
 
 En cuanto al alineamiento postural frontal, se definieron ocho identificadores 
anatómicos (Figura 23): 
o Hombros 
o Pelvis 
o Rodillas 
o Maléolos internos 
 Estos identificadores anatómicos permiten observar el ángulo de inclinación de 
las rectas trazadas y los ángulos varo de las rodillas (Figura 24). 
 
Figura 23 Identificadores anatómicos. Postura frontal 
 
Figura 24 Ángulo varo rodilla [32] 
32 
 
3.4.5 Lenguajede programación 
En cuanto al método de desarrollo se eligió trabajar con el procesamiento de imágenes 
como el más apto para lograr el objetivo. Con el procesamiento de imágenes se 
determinaron las líneas y los identificadores anatómicos de la imagen para poder 
trabajar con el análisis postural. 
 Para la determinación del lenguaje de programación, se decidió utilizar 
MATLAB, debido al procesamiento de imágenes. MATLAB es un software matemático 
basado en la manipulación de matrices, implementación de algoritmos, creación de 
interfaces de usuario y comunicación con otros lenguajes. Es un lenguaje 
multiplataforma, ya que está disponible para Unix, Windows y Mac OS X. 
 
3.4.6 Recolección de datos 
Para la obtención de los datos que permitan realizar la evaluación del sistema, se inició 
por tomar fotografías a personas voluntarias; de estatura, complexión y edades distintas. 
Esto con el propósito de probar las distintas etapas del sistema conforme a su 
realización y detectar pequeños detalles que presenten la necesidad de ser modificados. 
 Posteriormente se realizó la visita al Instituto de Seguridad y Servicios Sociales 
de los Trabajadores del Estado, ubicado en la calle Envolvente Conjunto Pronaf 4, 
32310 Juárez, con la intención de presentar el proyecto y realizar pruebas del sistema 
para obtener una validación más satisfactoria. 
 Por medio de una entrevista con el Jefe de Enseñanza del departamento, se 
obtuvo la autorización para tomar cierto número de fotografías en el Instituto a personas 
aleatorias, es decir, sin conocer si padecen alguna anomalía estructural. Las imágenes 
fueron analizadas por el sistema y se seleccionaron aquellas en las que el mismo 
determinó como posible presencia de anomalías, posteriormente se solicitó una 
radiografía y con la ayuda de un ortopedista se compararon los resultados obtenidos. 
 Para obtener un mejor desempeño en cuanto a los resultados, se implementó otro 
método de recolección de datos, el cual consistió en aplicar el análisis del sistema 
postural a personas que fueron previamente diagnosticadas con alguna anomalía 
estructural y revisar el comportamiento del sistema. 
 Las imágenes recolectadas son de completa confidencialidad y privacidad, por 
los que han sido resguardadas junto con la hoja de consentimiento informado firmada 
por cada persona (Anexo 2). 
33 
 
3.5 Esquema general de desarrollo 
Se realizó un esquema general en cuanto al desarrollo del sistema, explicando y 
describiendo el proceso de cada bloque (Figura 25). 
 
 
Figura 25 Esquema general de desarrollo 
Elaboración de Base de Datos 
Sección y Binarización 
Detección de líneas 
Detección de identificadores 
anatómicos 
Postura Frontal 
Alineación 
Frontal 
Obtención de 
ángulos varo 
rodillas 
Postura Lateral 
Alineación 
Lateral 
Obtención 
ángulo 
extensión 
pierna 
Flechas 
Sagitales 
Medición 
Flechas 
Sagitales 
Obtención 
ángulo 
curvaturas 
Concectar a Base de Datos 
Interfaz Gráfica 
34 
 
3.5.1 Elaboración de base de datos 
Para el control y administración de la información procesada, se desarrolló una base de 
datos en MySQL. La base de datos contiene tres tablas, como se puede observar el 
diagrama de entidad relación mostrado en la Figura 26, lo cual permite registrar, 
recuperar y manipular la información de las imágenes analizadas. 
 
Figura 26 Diagrama entidad relación 
Se creó una tabla ‘Pacientes’ donde se registran datos relevantes de la persona analizada 
como nombre, edad, sexo, etc. Existe una relación por medio del id del paciente entre la 
tabla ‘Pacientes’ y las tablas ‘Postura_Lateral’ y ‘Postura_Frontal’, las cuales contienen 
los índices, ángulos y mediciones del análisis postural lateral y el análisis postural 
frontal, respectivamente. 
3.5.2 Sección y binarización 
La imagen es seccionada de modo que sus dimensiones queden 640x306, esto es para 
eliminar cualquier fondo innecesario y dejar únicamente el escenario previamente 
definido. 
35 
 
 Para la binarización de la imagen se define un umbral; si el valor del pixel es 
mayor que el umbral definido, el pixel es convertido a blanco, de lo contrario se 
convierte a negro, Figura 27. Posteriormente se aplica el método sobel a la imagen para 
realizar la detección de bordes (Figura 28). 
 
Algoritmo Binarización 
Función Binarización 
Leer Imagen Img 
Tamaño Imagen [f,c] 
Para i=1 Hasta f 
 Para j=1 Hasta c 
 Si Img(i,j)<=umbral 
 Img2(i,j)0 
 Sino 
 Img2(i,j)255 
 FinSin 
 FinPara 
FinPara 
Regresar Img2 
Fin Función 
Figura 27 Algoritmo e imagen de Binarización 
 
Figura 28 Detección de bordes método sobel 
36 
 
3.5.3 Detección de líneas 
Se detectan las líneas presentes en la imagen utilizando la Transformada de Hough. Para 
ello, se define una línea perpendicular que pase por el origen para cada punto de la 
imagen. La distancia de esta línea se define como  y el ángulo que forma se define 
como . Posteriormente, conociendo la distancias por cada ángulo, se elabora el grafo 
del espacio de Hough. El punto donde las curvas se intersectan indican la recta que se 
intersecta en esos puntos (Figura 29). 
 Se implementó una función la cual recibe como parámetro de entrada la imagen 
de los bordes detectados, y devuelve una matriz con las líneas detectadas (Figura 30), la 
cual se describe a continuación: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Función Líneas (ImgSob) 
 Definir número máximo de líneas 
 Tamaño imagen ImgSob[f,c] 
 Para x=1 hasta f 
 Para y=1 hasta c 
 Si ImgSob(x,y) está en un borde 
 Para todos los posibles ángulos  del punto 
ImgSob(x,y) 
 Calcular  con ángulo  
 Incrementar posición (,), acumulador 
 Fin Para 
 Fin Si 
 Fin Para 
 Fin Para 
 Devolver posiciones con mayor acumulador [lines] 
Fin Función 
37 
 
 
Figura 29 Transformada de Hough. Detección de líneas 
 
Figura 30 Representación de las líneas identificadas 
 
 En este caso, se presentaron algunas divergencias al detectar las líneas definidas 
en el escenario, es decir, en algunos casos la línea no es completamente detectada en su 
inicio y fin (Figura 31). Para ello se utiliza la línea central que hace intersección entre 
ellas, la cual siempre es detectada, para hacer la relación con respecto a la distancia en 
pixeles. 
 Se conoce que la distancia de la línea vertical es de 2 , por lo que la distancia 
de la línea en intersección es 66.666 . Se obtiene la distancia en pixeles de la línea en 
intersección y se hace una proporción para determinar el valor de 1 en pixeles y 
poder realizar las mediciones adecuadas, ya que los resultados son expresados en . 
 
38 
 
3.5.4 Detección de identificadores anatómicos 
Para la detección de los identificadores anatómicos se utilizó la función 
basada en la Transformada de Hough, la cual identifica figuras circulares. Se define un 
rango del radio que deben tener los círculos a detectar. 
 Automáticamente se crea un arreglo de en el cual se registran los centros de 
los círculos encontrados, donde es el número de círculos encontrados y donde 2 
representa al y al de los centros de cada círculo. 
 Los círculos son registrados en el arreglo conforme se van detectando, por lo 
que se utiliza el eje de coordenadas para identificar cuál es cada uno de estos círculos 
conforme a su ubicación (Figura 31). 
 
 
Figura 31 Detección de líneas e identificadores anatómicos postura lateral y frontal 
 
 Al momento de aplicar el algoritmo para la detección de los identificadores 
anatómicos en distintas posturas, se detectaron algunos problemas en cuanto a la 
Línea de 
Intersección 
39 
 
detección de figuras circulares presentes en la imagen, distintas a los identificadores 
anatómicos requeridos. 
 Algunos de estos casos se presentaron en la identificación de talones, pies, ojos, 
manos,los cuales cuentan con la similitud a una figura circular, entre otros. 
 Se implementó un algoritmo aplicado a la imagen binarizada, el cual es capaz de 
seleccionar únicamente los círculos blancos y descartar aquellos que no corresponden 
como se muestra en la Figura 32. 
 El pseudocódigo de la función que descarta las figuras circulares que no 
corresponden a los identificadores anatómicos, se muestra a continuación: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 . 
ImgBin  Imagen Binarizada 
n  Tamaño Círculos 
Círculos  Arreglo (nx2) con centros de círculos identificados 
blancos  0 
Función Descartar_Círculos (ImgBin,Círculos) 
 Para i1 Hasta n 
 x Círculos(i,1)-radio; 
 y Círculos(i,2)-radio; 
 Para x Hasta x+diámetro 
 Para y Hasta y+diámetro 
 Si ImgBin(x,y)==1 
 blancosblancos+1 
 Fin Si 
 Fin Para 
 Fin Para 
 porcentaje  (blancos/(diámetro*diámetro))*100 
 Si porcentaje < 70 
 Eliminar Círculos(i,:) 
 Fin Si 
 Fin Para 
Fin Función 
40 
 
 
Figura 32 Identificación de círculos innecesarios 
 
3.5.5 Alineación frontal 
Referente a la postura frontal, es importante conocer el ángulo de inclinación de las 
líneas horizontales que se forman entre los dos identificadores anatómicos de los 
hombros y de la pelvis como se muestra en la Figura 34. 
 Para esto, se calcula la pendiente de la recta para posteriormente obtener el 
ángulo de inclinación de la misma y se trazan dos líneas horizontales que permitan 
visualizar de manera más clara la inclinación entre los hombros y la pelvis, si es que 
existe. 
 
3.5.6 Obtención ángulos varo rodillas 
Se obtienen los ángulos varo de las rodillas con la ayuda de líneas previamente trazadas 
entre los identificadores de la pelvis, rodillas y pies (Figura 34). 
 De igual forma, se trazan líneas entre los distintos identificadores anatómicos 
para obtener una mejor visualización de la alineación postural en posición frontal. 
 
41 
 
3.5.7 Alineación lateral 
En cuanto a la postura lateral, se trazó una línea entre cada uno de los identificadores 
anatómicos definidos, exceptuando la vertebra cervical (C7); con esta línea es posible 
observar la alineación lateral existente entre ellos (Figura 33). 
 
3.5.8 Obtención del ángulo de extensión de la pierna 
Se utilizó la ecuación 
 
 
 para obtener la pendiente de la recta y obtener el 
ángulo de extensión de la pierna en la postura lateral como se muestra en la Figura 33. 
 
 
Figura 33 Alineación lateral y ángulo de 
extensión 
 
Figura 34 Alineación frontal y ángulos 
varo de rodillas 
 
42 
 
3.5.9 Identificación de flechas sagitales 
La flecha cervical fue la primera en ser identificada, lo cual se realizó previamente al 
encontrar los identificadores anatómicos en la imagen. Para la determinación de la 
flecha lumbar, se definió un área entre la articulación del hombro y el trocánter mayor, 
enfocándose a encontrar la distancia más larga existente entre la línea vertical y el inicio 
del cuerpo de la persona. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Con respecto a la distancia más corta, es importante tomar en cuenta que en la 
implementación del método, existen dos posibles casos en los que el hilo de plomada 
(línea vertical) queda en contacto con la piel; estos son la flecha torácica o la flecha 
sacra. 
 Para determinar cuál es el caso, se utilizó la misma sección definida para 
determinar la flecha lumbar y de igual forma, se implementó otro algoritmo para 
determinar el punto más cercano. Dependiendo el punto que sea considerado como el 
más cercano a la línea vertical, es comparado con la flecha lumbar en cuanto a su 
Círculos  arreglo (nx2) con centros de círculos identificados 
HomX, HomY  distancias X y Y: centro círculo hombro 
CadY  altura círculo cadera 
var  valor X de la línea central vertical 
Función FlechasSagitales(Círculos,ImgSob) 
 Para j=HomY Hasta CadY 
 Mientras var>=HomX 
 pix=ImgSob(j,var) 
 Si pix==1 
 sub=var 
 Si sub<min 
 min=sub 
 Fin Si 
 Si sub>max 
 max=sub 
 Fin Si 
 Fin Si 
 var = var-1 
 Fin Mientras 
 Fin Para 
Fin Función 
43 
 
posición. Si este punto es detectado arriba de la flecha lumbar, significa que la flecha 
torácica es la más cercana, de lo contrario es la flecha sacra. 
 Considerando que la flecha torácica es definida como la flecha con menos 
distancia hacia la línea vertical, se define automáticamente la flecha sacra con la 
distancia del inicio del interglúteo y la línea vertical. En caso contrario, es decir, que la 
flecha sacra sea la distancia más corta, se define una nueva sección entre la articulación 
del hombro y la flecha lumbar, con el propósito de detectar la distancia más corta y 
determinar la flecha torácica. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
3.5.10 Medición de flechas sagitales 
No existe algún problema en cuanto a la distancia que existe entre la línea vertical y la 
persona. Para ello, se toma la distancia más corta de las cuatro flechas, la cual fue 
previamente definida, se resta a las otras distancias y se iguala a 0. Esto con el propósito 
de simular que la distancia más corta es el punto que está en contacto con la línea 
vertical. 
HomX, HomY  distancias X y Y: centro círculo hombro 
i  valor X de la línea central vertical 
Si la posición Y de max es menor a la posición Y de min 
 min  Flecha Torácica 
 Flecha Sacra  posición Y de centro círculo cadera 
Sino 
 min  Flecha Sacra 
 Para jCirculos(HomY) Hasta Posición Y de Flecha Lumbar 
 Mientras var>=HomX 
 pixsob(j,i) 
 Si pix== 1 
 sub2i 
 Si (sub2>min2) 
 min2sub2 
 Fin Si 
 Fin Si 
 ii+1 
 Fin Mientras 
 Fin Para 
Fin Si 
44 
 
 
 Las distancias de las flechas sagitales son medidas en pixeles, por lo que es 
necesario realizar la conversión para conocer la distancia exacta en milímetros. Con 
estos valores, es posible aplicar las ecuaciones necesarias para la obtención del índice 
lordótico y cifótico. 
 
3.5.11 Obtención ángulo de las curvaturas 
Se implementó una función la cual permite determinar el ángulo de inclinación de las 
curvaturas, basado en el método de utilización de inclinómetro previamente mencionado 
en el Capítulo 2. 
 
Figura 35 Ángulos de curvaturas: cifótico y lordótico 
3.5.12 Conexión a la base de datos 
Utilizando la función definida en Matlab ‘database’, se logró la conexión vía JDBC 
entre la aplicación y la base de datos de MySQL. La función ‘database’ tiene la 
siguiente sintaxis: 
conn=database('instance','username','password',’driver,'databaseurl') 
45 
 
3.5.13 Interfaz gráfica 
Se implementó una interfaz gráfica de usuario (GUI), por medio de la cual, es posible 
buscar y cargar la información y las imágenes (lateral y frontal) previamente guardadas 
en la base de datos. De igual forma, es posible agregar un nuevo registro y se puede 
observar los resultados obtenidos, así como la alineación postural de la persona, en 
posición frontal y lateral. 
 
 Las técnicas y métodos de procesamiento de imágenes para la detección de 
líneas e identificadores anatómicos; así como la implementación de las fórmulas y 
procesos de medición postural, son definidos y detallados en el presente capítulo. Esto 
con el propósito de mostrar los métodos de desarrollo empleados para la elaboración del 
sistema de análisis postural. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
46 
 
Capítulo 4. Resultados de la investigación 
A continuación se presenta de manera detallada el análisis y los resultados de los datos 
recolectados, para su posterior interpretación. Los resultados se muestran en el orden en 
que fueron adquiridos describiendo de forma detallada la manipulación estadística de 
los datos y las pruebas aplicadas. 
 
4.1 Presentación de resultados 
En su inicio,