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Computational Tool to Support Hand Posture for Diagnosing Carpal Tunnel Syndrome (Atena Editora)
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/778112
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor.author | JIMÉNEZ, BRAULIO JOSÉ CRUZ | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | RUFINO, MIRTHA JANETH MONTAÑEZ | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | CASTELLANOS, LUIS JOSUÉ RICALDE | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | ESCALANTE, RICARDO JAVIER PEÓN | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | LÓPEZ, CÉSAR AUGUSTO VILLANUEVA | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-17T05:53:00Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-17T05:53:00Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-07-08 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/778112 | - |
| Resumo: dc.description.abstract | El artículo aborda el uso de herramientas computacionales como apoyo para el diagnóstico del Síndrome del Túnel Carpiano (STC), una neuropatía periférica común causada por la compresión del nervio mediano en la muñeca. Este síndrome afecta principalmente a personas que realizan movimientos repetitivos de la mano y la muñeca, como trabajadores de oficina, ensambladores en fábricas y músicos. En México, la prevalencia del STC se estima entre el 3% y el 6% de la población, con una mayor incidencia en mujeres de 30 a 60 años. El STC representa una carga significativa para el sistema de salud y la economía, debido a los costos asociados con el tratamiento y la pérdida de productividad. Tradicionalmente, el diagnóstico del STC se realiza mediante pruebas clínicas como el signo de Tinel y el signo de Phalen, complementadas con estudios electrodiagnósticos. Sin embargo, estas técnicas pueden ser invasivas y costosas. El artículo destaca el creciente interés en el uso de tecnologías de visión por computadora para el diagnóstico médico, específicamente Mediapipe de Google, que facilita la detección y seguimiento de los puntos clave de la mano en tiempo real. | pt_BR |
| Idioma: dc.language.iso | en | pt_BR |
| Palavras-chave: dc.subject | Computational | pt_BR |
| Título: dc.title | Computational Tool to Support Hand Posture for Diagnosing Carpal Tunnel Syndrome (Atena Editora) | pt_BR |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | Livros digitais | |
| Arquivos associados: | ||||
|---|---|---|---|---|
| dsbgfg.pdf | 1.04 MB | Adobe PDF | /bitstream/capes/778112/1/dsbgfg.pdfDownload |
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