This thesis aims to functionally and multidimensionally evaluate the motor performance of upper limb prostheses, with a specific focus on analyzing compensatory strategies during repetitive motion tasks. Following an extensive literature review, the key factors guiding the development of next-generation prosthetic devices and the most commonly used biomechanical assessment metrics were identified. Based on this framework, an experimental protocol was designed involving both a healthy subject and a prosthetic user performing a series of repetitive movements. The motion data were acquired using a ZED 2i stereoscopic camera, converted into .trc format, and biomechanically modeled using the OpenSim platform. Through Inverse Kinematics (IK) analysis, joint angle profiles were extracted to compute a selection of kinematic, spatiotemporal, and ergonomic indices. The ultimate goal was to achieve a comprehensive evaluation of the entire upper limb—not merely of the prosthetic component—thus providing an objective and multidimensional tool to support prosthesis design optimization and rehabilitation planning.
La presente tesi si propone di valutare in modo funzionale e multidimensionale le performance motorie di protesi di arto superiore, focalizzandosi sull’analisi delle strategie compensative adottate durante l’esecuzione di movimenti ripetitivi. Dopo un’approfondita revisione della letteratura, sono stati identificati i principali criteri che guidano lo sviluppo delle protesi di nuova generazione e le metriche biomeccaniche più comunemente utilizzate per valutarne l’efficacia. A partire da queste evidenze, è stato progettato un protocollo sperimentale che ha coinvolto un soggetto sano e uno protesico, entrambi impegnati in compiti motori ripetitivi. I movimenti sono stati acquisiti tramite stereocamera ZED 2i, elaborati in formato .trc e successivamente modellati biomeccanicamente all’interno della piattaforma OpenSim. Tramite l’analisi di Inverse Kinematics (IK), sono stati ricavati i profili articolari necessari per calcolare una selezione di indici cinematici, spazio-temporali ed ergonomici. L’obiettivo finale è stato quello di fornire una valutazione completa dell’intero arto superiore, andando oltre la semplice analisi della protesi, e offrendo uno strumento oggettivo per l’ottimizzazione del design protesico e dei protocolli riabilitativi.
VALUTAZIONE FUNZIONALE DI PROTESI D'ARTO SUPERIORE ATTRAVERSO L'ANALISI SPERIMENTALE DELLE COMPENSAZIONI MOTORIE IN MOVIMENTI RIPETITIVI
CASALINO, ROSA NOEMI
2023/2024
Abstract
This thesis aims to functionally and multidimensionally evaluate the motor performance of upper limb prostheses, with a specific focus on analyzing compensatory strategies during repetitive motion tasks. Following an extensive literature review, the key factors guiding the development of next-generation prosthetic devices and the most commonly used biomechanical assessment metrics were identified. Based on this framework, an experimental protocol was designed involving both a healthy subject and a prosthetic user performing a series of repetitive movements. The motion data were acquired using a ZED 2i stereoscopic camera, converted into .trc format, and biomechanically modeled using the OpenSim platform. Through Inverse Kinematics (IK) analysis, joint angle profiles were extracted to compute a selection of kinematic, spatiotemporal, and ergonomic indices. The ultimate goal was to achieve a comprehensive evaluation of the entire upper limb—not merely of the prosthetic component—thus providing an objective and multidimensional tool to support prosthesis design optimization and rehabilitation planning.| File | Dimensione | Formato | |
|---|---|---|---|
|
TESI_CASALINO_completa_con_ALLEGATO.pdf
File consultabile da postazioni biblioteca
Descrizione: Elaborato finale di laurea magistrale Casalino Rosa Noemi
Dimensione
12.02 MB
Formato
Adobe PDF
|
12.02 MB | Adobe PDF |
I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
https://hdl.handle.net/20.500.14253/70229