Diseño de interfaces para la mejora del acceso a las tecnologías de personas con dificultades motrices

Resumen

La parálisis cerebral es la causa más común de discapacidad física en la infancia. La supervivencia de niños con parálisis cerebral cada vez es mayor y las terapias y tratamientos están mejorando por lo que el número de adultos con discapacidad física por parálisis cerebral está en crecimiento. Al igual que todo ser humano, estas personas tienen una serie de necesidades vitales que deben cubrir para poder completar con éxito sus labores personales, sociales y profesionales. Trabajar, comunicarse, aprender, compartir, alimentarse, informarse, etc. son algunas de las actividades que, en función de nuestras capacidades y habilidades personales, se puede convertir en un desafío difícil de superar, resultando a veces, incluso, inabordable. En estos casos, es habitual que los usuarios dependan de terceras personas para realizar sus tareas diarias, impidiendo que el usuario sienta una realización personal completa y provocando, en muchos casos, problemas psicológicos (autoestima, inseguridad, ansiedad, etc). Esta tesis doctoral tiene como principal objetivo encontrar mecanismos que permitan mejorar la calidad de vida de personas con discapacidad física mediante el uso de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC). Se aborda el estudio de la parálisis cerebral, los dispositivos disponibles para este colectivo y los trabajos de investigación que se han realizado relacionados con ella. Como resultado se estableció que los sistemas basados en visión tienen el potencial para permitir el acceso al ordenador a aquellas personas con dificultades para sostener dispositivos físicos aliviando a su vez los problemas de confort que estos pudieran ocasionarles. Por ello, los trabajos presentados están orientados al desarrollo de soluciones basadas en el sensor Kinect de Microsoft que permitan por un lado, ofrecer una alternativa más cómoda y eficiente a aquellas personas con dificultades motrices que acceden al ordenador habitualmente, y por otro lado, proveer acceso al ordenador a aquellas personas cuyas limitaciones físicas le impiden utilizar los dispositivos, convencionales o adaptados, existentes. Se ha presentado un sistema basado en Kinect que permite reconocer movimientos voluntarios del usuario y transformarlos en un evento discreto. El algoritmo utilizado se basó en la velocidad a la que el usuario mueve una parte del cuerpo, de forma que cuando esta supera un cierto valor se produce un evento. Las pruebas realizadas confirmaron el potencial de esta tecnología como dispositivo de acceso para personas con dificultades motrices, ya que los usuarios pueden producir movimientos voluntarios que pueden distinguirse del resto de movimientos por su velocidad. Se ha conducido una investigación para conocer el comportamiento del sensor Kinect ante los movimientos reales, voluntarios e involuntarios, de personas con parálisis cerebral. En el estudio presentado se utilizó el mismo algoritmo que se empleó en el capítulo anterior. Como resultado pudimos establecer que Kinect no solo tiene potencial para permitir el acceso a personas con discapacidad sino que, en algunos casos, resulta más eficiente que otros dispositivos. Este hallazgo se reforzó con los resultados de uno de los usuario. Sus monitores habían llegado a pensar que nunca podría usar un ordenador puesto que sus movimientos involuntarios le habían impedido utilizar todos los dispositivos que había probado hasta entonces. Este usuario completó la experimentación obteniendo muy buenos resultados con Kinect. Se ha presentado Sensor Data Capture, una herramienta desarrollada como parte de esta tesis que nos ha permitido realizar un primer estudio sobre los movimientos de personas con dificultades motrices y sin ellas. Con este estudio hemos podido confirmar la precisión de Kinect y la capacidad del algoritmo desarrollado para detectar movimientos involuntarios. Asimismo hemos conocido cuales son los aspectos que influyen en Kinect a la hora de determinar la posición de las principales partes del cuerpo de los usuarios y cómo afectan a personas que utilizan elementos externos como la silla de ruedas. Esta herramienta nos ha permitido establecer, de forma orientativa, que la precisión del algoritmo aportado es de un 86,67%. Además, Sensor Data Capture se está utilizando en otra investigación, que no forma parte de esta tesis, que estudia la respuesta en los movimientos de los usuarios ante diferentes estímulos visuales. El objetivo es encontrar algún tipo de respuesta, que pueda resultar imperceptible para el ojo humano a simple vista, y, en su caso, comprobar si existe correlación entre el estímulo y la respuesta obtenida. Este estudio podría ser aplicado a personas con parálisis cerebral afectadas de inactividad con el objetivo de ofrecer un método con el que estas personas puedan comunicarse.