De acordo com o Relatório mundial sobre a deficiência (2011), mais de um 1 bilhão de pessoas no mundo vivem com alguma forma de deficiência. No Brasil, segundo o Censo 2010 do IBGE, mais de 13 milhões de pessoas possuem algum tipo de deficiência motora, e as limitações de marcha desse grupo podem afetar seu nível de atividade e participação em sociedade. Neste contexto, tratamentos de reabilitação que buscam melhorias na marcha tem cada vez mais relevância. Estima-se que cerca de 93 milhões de crianças no mundo vivam com algum tipo de deficiência moderada ou grave, e a paralisia cerebral (PC) é considerada a deficiência motora mais comum na infância. Aproximadamente dois terços das crianças com PC são capazes de andar, mas as limitações podem afetar seu nível de atividade e de participação. Estudos comprovam a importância da análise de marcha como parte de ferramentas multidisciplinares de um tratamento de reabilitação. No entanto, o custo elevado e a infraestrutura exigida para implementação de sistemas comerciais de análise de marcha tornam restrito o acesso a esse serviço. Dessa forma, essa pesquisa teve como objetivo desenvolver um sistema de captação e análise de marcha, de baixo custo, não-restritivo, portátil, de simples operação e instalação. A solução final do sistema é composta pelo módulo de captação (baseado no Kinect v2), responsável pelo sensoriamento do movimento, e o módulo de análise (desenvolvido em MATLAB), responsável pelo cálculo dos parâmetros de marcha a partir da variação das coordenadas das articulações do tornozelo e joelho ao longo do tempo. Um estudo de caso foi realizado em crianças com PC, divididos em GMFCS II e GMFCS III, para verificar a robustez do sistema para marchas patológicas. Para avaliar a concordância de métodos de medição, foi utilizada a metodologia de Bland-Altman, comparando as medidas obtidas pelo sistema com marcações no solo e filmagem. Para o grupo GMFCS II, os métodos de medições foram considerados concordantes para comprimento de passo, período de apoio e duração de CM; parcialmente concordantes para período de balanço; e não concordantes para apoio duplo. Para o grupo GMFCS III, os métodos de medições foram considerados concordantes para comprimento de passo e duração de CM; parcialmente concordantes para período de apoio; e não concordantes para período de balanço e apoio duplo. O sistema desenvolvido mostrou-se capaz de realizar uma análise de marcha baseada em parâmetros espaço-temporais, apesar de necessitar de melhorias na detecção dos eventos de contato com o solo.

According to World report on disability (2011), there are more than 1 billion people in the world living with some form of disability. In Brazil, as reported by Censo 2010, more than 13 million people have motor disability, and the gait limitations of this group may affect their level of activity and participation in society. In this context, rehabilitation treatments that address gait improvement have gained even greater relevance. It is estimated that around 93 million children worldwide live with some form of moderate or severe disability, and cerebral palsy (CP) is considered the most common motor disability in childhood. Approximately two thirds of children with CP are able to walk, but limitations in their gait may affect their level of activity and participation. Previous studies prove the importance of gait analysis as part of multidisciplinary tools for effective rehabilitation treatment. However, the high cost and the infrastructure required for the implementation of commercial gait analysis systems make the access to this service very limited. Thus, this study aimed to develop a low cost, non-restrictive, portable and of simple operation and installation system for capturing and analyzing gait. The final solution of the system is composed of the capture module (based on Kinect v2), responsible for motion sensing, and the analysis module (developed in MATLAB), which calculates the gait parameters from the variation of ankle and knee joints coordinates over time. A case study was performed in children with CP, divided into GMFCS II and GMFCS III, to verify the robustness of the system for pathological gait. The Bland-Altman plot was used to evaluate the agreement of measurement methods, comparing the results obtained by the system to ground marks and video. For the GMFCS II group, the measurement methods were considered concordant for step length, stance period and gait cycle duration; partial agreement for the swing period; and not in agreement for double support. For the GMFCS III group, the measurement methods were considered concordant for step length and gait cycle duration; partial agreement for the stance period; and not in agreement for swing period and double support. The developed system was able to perform a gait analysis based on spatiotemporal parameters, although it needed improvements in the detection of ground contact events.