Jueves, 26 de marzo de 2015

MARZO de 2015
Volumen XXXII
N° 323
ISSN 1852-317X

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octubre 2011

Detección de cojera equina con sensores de movimiento.

Fuente: www.thehorse.com

La dolencia más común que afecta a los caballos es la cojera. Un veterinario especializado en equinos de la Universidad de Missouri (MU,) ha desarrollado un sistema para evaluar efectivamente este problema mediante la detección de movimiento. El sistema se conoce como “Localizador de cojera”.

Kevin Keegan, DVM, MS, Dipl ACVS, profesor de cirugía equina en la Facultad de medicina veterinaria en MU, ha seguido los movimientos del caballo relacionados con la cojera equina durante años. La cojera equina puede comenzar sutilmente y puede ir desde un simple problema leve que afecta a una sola extremidad. a uno más complicado que afecta a varios miembros. Los veterinarios y propietarios de caballos saben que la detección temprana es la clave para los resultados exitosos. El problema es que detección aún se basa en la simple observación visual con el ojo.

“Nosotros hemos estado desarrollando métodos objetivos de detección y evaluación de cojera desde principios de los 90, como una ayuda para las evaluaciones subjetivas,” dijo Keegan. “Empezamos con caminadoras y cámaras de alta velocidad, y funcionaban bastante bien, pero no eran realmente prácticas debido al alto costo y a no poderse utilizar en el campo. Además, los caballos no se mueven en una cinta rodante como lo hacen en terreno regular. En algunos casos con leve cojera, o en casos con múltiples cojeras de extremidades, los expertos ,incluso mirando el mismo caballo, pueden estar en desacuerdo sobre si la cojera está presente, o sobre su gravedad. Un método objetivo sería útil tomar algunas conjeturas de la evaluación”.

Trabajando con Frank Pai, MS, PhD, profesor de ingeniería mecánica en MU y Yoshiharu Yonezawa en el Instituto de Tecnología de Hiroshima en Japón, el equipo desarrolló un sistema de sensor inercial, ahora en uso comercial, que coloca pequeños sensores en la cabeza del caballo, el brazo derecho y crup. Los sensores de supervisión y registran los movimientos del torso del caballo, mientras el caballo trota. La información obtenida es comparada con las bases de datos registrados del movimiento de los caballos sanos y otros caballos cojos. Estas comparaciones pueden ayudar a los veterinarios a mejorar y optimizar la evaluación en una forma que no se habría podido hacer antes.

“Hay dos razones por qué el localizador de cojera es mejor que el ojo, ” dijo Keegan “Muestra el movimiento en una frecuencia superior, más allá de la capacidad del ojo humano y elimina el sesgo que frecuentemente acompaña a evaluación subjetiva”.

El producto ha llamado la atención de fuera del mundo veterinario-la National Science Foundation (NSF) ha otorgado una subvención de 500.000 dólares para proseguir la investigación y el desarrollo de la tecnología actual. La concesión se otorgó a Equinosis, una empresa de profesores con licencia de MU para desarrollar y comercializar el producto, después de la conclusión exitosa de una fase de estudio que fue instrumental en el desarrollo del prototipo. Equinosis ha subcontratado a MU para completar algunas de las investigaciones adicionales. En esta segunda concesión de NSF, los objetivos incluyen ampliar el análisis a otras marchas en caballos (como el Fox-Trot, ritmo y canter), mejorar la existente sensibilidad de análisis, desarrollar un aparato paralelo para los caballos que mide incoordinación (ataxia) de enfermedad neurológica, mejorar el diseño del sensor, ampliando el análisis escriba cojera basado en diagnóstico, desarrollo de sensores y ampliar el análisis para detectar y evaluar cojera en perros, y portabilidad análisis existentes para ejecutar eficientemente en pequeñas plataformas como teléfonos celulares o iPads informáticas.

“Nuestro mayor desafío ahora es introducir esto a veterinarios, entrenarlos en el uso adecuado y la interpretación de los datos y mostrarles que realmente funciona”, dijo Keegan.

Puede encontrar información técnica en www.equinosis.com .