Montú fare t al ., Testd e cla sificaciónde tar jet asdewis consinusand o interfaz
TEST DE CLASIFICACIÓN DE TARJETAS DE WISCONSIN  
USANDO INTERFAZ NATURAL DE USUARIO  
1
2
3
Montúfar, Esteban , Cabascango, Jenny y Sánchez, Luis .  
emontufar, jcabascango, lusanchezsi}@uide.edu.ec  
{
1
2
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1798-6641 , ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3461-9296  
3
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8503-3471  
Escuela de Ingeniería Mecatrónica, Universidad Internacional del Ecuador-UIDE  
Recibido (26/07/19), Aceptado (17/08/19)  
Resumen: Este trabajo presenta una nueva aplicación desarrollada para resolver el problema de  
calificación del test de clasificación de tarjetas de Wisconsin, que es una herramienta utilizada por los  
psicólogos para ayudar a determinar trastornos en el lóbulo frontal. Se realiza una revisión de la literatura  
sobre tratamientos y evaluaciones de enfermedades con desarrollo anormal de las funciones ejecutivas  
que se producen tanto en la infancia como en la vida adulta. La tecnología ha tomado la neuropsicología  
como su campo de acción y durante los últimos diez años, varios estudios han demostrado la efectividad  
de su aplicación en el tratamiento y evaluación de enfermedades relacionadas. Se analizan los software  
que se encuentran en SourceForge y Github, así como aplicaciones que se encuentran en la Internet. La  
investigación está basada en el uso de la interfaz natural de usuario para el reconocimiento de gestos  
con las manos y desarrollada en Unity con C# para la adquisición de datos del sensor Kinect V2,  
finalmente los resultados muestran que este método es eficiente y efectivo para la calificación del test.  
Palabras Claves: Test clasificación tarjetas de Wisconsin, Interfaz natural de usuario, Kinect V2,  
Reconocimiento gestos de la mano.  
WISCONSIN CARD SORTING TEST BY  
USING NATURAL USER INTERFACE  
Abstract: This document presents a new application developed to solve the qualification problem  
of the Wisconsin Card Classification Test, which is a tool used by psychologists to help determine  
disorders in the frontal lobe. A review of the literature on treatments and evaluations of diseases  
with abnormal development of executive functions that occur both in childhood and in adult life was  
performed. Technology has taken neuropsychology as its field of action and during the last ten years,  
several studies have demonstrated the effectiveness of its application in the treatment and evaluation  
of related diseases. The software found in SourceForge and Github, as well as the applications found  
on the Internet, are analyzed. The research is based on the use of the natural user interface for the  
recognition of hand gestures and developed in Unity with C # for the acquisition of data from the  
Kinect V2 sensor, finally the results show that this method is efficient and effective for the test score  
Keywords: Wisconsin Card Sorting Test, Natural user interface, Kinect V2, Hand gesture recognition.  
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 I SS N2 5 4 2 - 3 401/ 1316-4821  
UNI VE R S I D A D , C IENC IA yT E C NOL OG ÍAVo l . 23 ,N º 9 4Oc t ub re2019(pp. 42 -47)  
Montúfar eta l. , T e s tdecl asi fi caci ó nde ta r jeta sde wi s c o n sinus ando inte rf az  
I.INTRODUCCIÓN  
das en el desarrollo de la investigación.  
El experimento del Test de Clasificación de Tarjetas  
de Wisconsin (WCST) se desarrolló originalmente para A.Test de clasificación de Tarjetas de Wisconsin –  
evaluar el razonamiento abstracto y la capacidad de WCST  
adaptarse a las modificaciones en el entorno, así como  
una forma de determinar daños en el lóbulo frontal [1] car las 4 tarjetas de estímulo (ver Fig. 1), luego el eva-  
[3]. Al evaluar las poblaciones de ancianos, también luador coloca el primer conjunto de 64 tarjetas de res-  
El procedimiento descrito por [11] consiste en colo-  
-
se observó que esta prueba resultó ser más compleja y puesta que se componen de las posibles combinaciones  
estresante, por lo que también se usó para determinar un de las 4 formas, 4 colores y 4 números; el evaluador da  
deterioro en las funciones ejecutivas en una edad adulta las indicaciones para realizar la prueba explicando que  
[
4]. El WCST ha sufrido varias modificaciones, tanto en la tarea es clasificar cada tarjeta de respuesta debajo de  
lo teórico como en lo metodológico, para dar resultados la tarjeta de estímulo que crea apropiada y el sujeto reci-  
confiables [5]. birá una retroalimentación que será la palabra "correc-  
La detección de un deterioro de las funciones eje- to" o "incorrecto" con la que se debe determinar cuál es  
cutivas actualmente no posee una herramienta que in- el criterio de clasificación. Los criterios de clasificación  
tegre entornos virtuales desde su inicio de aplicación comienzan con el color, seguido de la forma y número.  
de tarjetas físicas para su evaluación, lo cual toma un Después de 10 clasificaciones correctas consecutivas, el  
tiempo considerable según tarda el usuario en ordenar evaluador cambia el criterio sin avisar al sujeto, el pro-  
las tarjetas y el profesional que lo aplica hasta obtener el ceso se repite hasta completar 6 categorías o al terminar  
resultado final para emitir un criterio adecuado.  
Se encuentra el software CF Puzzle en el sitio web  
SourceForge, que consiste en un rompecabezas de flexi-  
bilidad cognitiva para medir la capacidad de adaptarse  
a las nuevas reglas. Según [6] esta aplicación fue vali-  
dada previamente.  
con los dos conjuntos de 64 tarjetas de respuesta [12].  
De los resultados encontrados en el sitio web de Gi-  
tHub [7] se analiza a “Wisconsin Card Sort using the Figura 1. Tarjetas de estímulos.  
Working Memory toolkit”[8] que tiene el código para  
la simulación de clasificación de las tarjetas de Wiscon-  
El problema que surge al aplicar el test es que el eva-  
sin, el código fuente está elaborado en C ++. El “Wis- luador debe tener en cuenta las respuestas correctas, los  
consin Card Sorting Test Perseveration Scoring Test” errores, las respuestas ambiguas, los errores persevera-  
es un script para la calificación WCST propuesto por tivos y los errores no perseverativos. En [13], se aclaran  
[9]. Finalmente, “CogBeacon: Multimodal dataset for las reglas de puntuación cuando una respuesta se ajusta  
cognitive fatigue”[10], que es una recopilación de datos al "principio de perseverancia". El proceso de entrega  
de usuarios que realizan diferentes versiones de WCST. de los resultados toma en promedio 15 minutos.  
Desde la aparición de las computadoras, la forma en  
que los usuarios se comunican ha evolucionado desde B.Interfaz Natural de Usuario - NUI  
la interfaz de línea de comandos (CLI) pasando por la  
Con el uso creciente de dispositivos electrónicos, la  
interfaz gráfica de usuario (GUI) para llegar en la ac- Interacción Humano Computador (HCI) [14] está en-  
tualidad a la interfaz de natural de usuario (NUI) que se contrando nuevas formas de facilitar su uso; que ha pa-  
asocia con el reconocimiento de voz, movimientos cor- sado de los dispositivos mecánicos como el teclado y el  
porales o partes de él; A partir de esto, se intenta demos- ratón a la NUI [15] que está presente en productos que  
trar la versatilidad de esta tecnología en el campo de permiten interactuar con el sistema a través de movi-  
la psicología con la implementación del test de clasifi- mientos del cuerpo o la voz, siendo el sensor Kinect V2  
cación de tarjetas de Wisconsin usando interfaz natural uno de ellos. La NUI es un área que aún necesita estudio  
de usuario, reduciendo la calificación a milisegundos en para demostrar su potencial de acuerdo con Fang [16].  
contraste con los 15 minutos promedio que se tarda en  
calificar el test de la forma tradicional.  
C.Matrices de transformación de coordenadas  
Para lograr un movimiento realista dentro del am-  
biente virtual se trabaja con las matrices de transforma-  
II.DESARROLLO  
Se continúa con la descripción del problema, las de- ción que permiten el movimiento tridimensional de los  
finiciones de las variables, símbolos y fórmulas aplica- objetos y se aplica la propiedad de física para que éstos  
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ISS NI S S2 N5 4 22 5- 43 24 -0 31 401/ 1316-4821  
UNIVERSIDAD, CIENCIA y TECNOLOGÍA Vol. 23, Nº 94 Octubre 2019 (pp. 42-47)  
Montúfa reta l . , Tes t d eclasifica cióndet a rjetas dewiscons in usandoin te r f a z
se comporten de acuerdo con las leyes de la física apli- permite arrastrar y soltar objetos con detección de la  
cando (1) para la traslación, (2), (3), y (4) para hacer la mano cerrada y abierta respectivamente.  
rotación al colisionar con un cuerpo rígido.  
ꢀ
ꢁ
ꢂ´  
ꢃ´  
´
´
1 0 0 ꢅ  
ꢀ
ꢀ
0 1 0 ꢅ  
ꢁ
ꢄ ∙ ꢆ ꢇ  
ꢂ
ꢁ
�
ꢄ = �  
0 0 1 ꢅ  
ꢂ
(1)  
0 0 0 1  
1
Donde:  
tx traslación en X;  
ty traslación en Y;  
tz traslación en Z.  
1
0
0
ꢈ = ꢉ0 ꢊꢋꢌꢍ 0ꢐ  
(2)  
ꢀ
0
ꢌꢎꢏꢍ  
1
Figura 2. Diagrama de actividades.  
Donde:  
R rotación en X;  
θ ángulo de rotación.  
A.Entorno de Trabajo - Unity  
En el entorno de Unity [19] se crea un ambiente don-  
de se muestran las cuatro tarjetas de estímulos y en la  
parte inferior los agujeros correspondientes para clasifi-  
car la tarjeta, el desarrollo se lo hace con C#. El diseño  
x
ꢊꢋꢌꢍ  
0
1
0
ꢌꢎꢏꢍ  
0 ꢐ  
ꢊꢋꢌꢍ  
ꢈꢁ = ꢉ  
0
(3) se realiza siguiendo criterios de usabilidad para hacer  
más efectiva la interacción con el usuario descritos por  
Dontschewa [20].  
−
ꢌꢎꢏꢍ  
Donde:  
R rotación en Y;  
B.Detección de gestos - Kinect V2  
y
θ ángulo de rotación.  
De las características de la Kinect V2 analizadas  
por Wiedemann [21] se tuvieron en cuenta la cámara  
de profundidad de 512 x 424 x 16 bits por píxel y la  
(4) capacidad de rastrear 25 articulaciones (ver Fig. 3) y los  
ꢊꢋꢌꢍ −ꢌꢎꢏꢍ  
0
ꢈꢂ = ꢉꢌꢎꢏꢍ ꢊꢋꢌꢍ 0ꢐ  
0
0
1
~
50 ms de latencia que dan un buen rendimiento para  
el sistema desarrollado. Las pruebas desarrolladas por  
Canal [22] muestran que el sensor es confiable para la  
detección de gestos como una herramienta de interac-  
ción natural con las computadoras.  
Donde:  
R rotación en Z;  
θ ángulo de rotación.  
z
Luego, en la metodología se describe las ideas para re-  
solver el problema, los elementos desarrollados y el al-  
goritmo propuesto.  
III.METODOLOGÍA  
Comienza con el desarrollo del concepto donde se  
definen los aspectos técnicos del sistema para avanzar  
hacia el desarrollo iterativo propuesto por la metodolo-  
gía Scrum [17] (ver Fig. 2) hasta que todos los requisi-  
tos se cumplan, una vez cerrado el proyecto, se elaboran  
las pruebas y los resultados del sistema. Para la NUI, se  
usa la Kinect V2 que soporta el reconocimiento de ges-  
tos con las manos de acuerdo a las pruebas efectuadas  
por Dong [18]; se utiliza a la mano como un cursor que Figura 3. Gestos básicos detectados con una Kinect  
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ISSN 2542-3401/ 1316-4821  
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UN I V ERSI DA D , CIE NC IAy T E CN O LOG Í AV ol .23, Nº94O c tu br e2 0 1 9 ( p p . 42- 4 7)  
Montúfareta l ., Te s t dec l asificaci ó nd et a r jetasde wis c o ns inusa n doi nte rf a z  
–
WPF.  
C.Controlador Kinect  
El controlador Kinect consta de los scripts: Admi-  
nistrador Kinect, Administrador de interacción y el  
script arrastrar/soltar; estos scripts son responsables de  
la administración de los datos de la Kinect y del proce-  
samiento para interactuar con los objetos en la pantalla  
[
23].  
Administrador Kinect: Se encarga del control y ad-  
quisición de los datos de la Kinect.  
Administrador de Interacción: Realiza el reconoci-  
miento de los gestos de la mano.  
Script arrastrar/soltar: Controla la interacción entre  
•
•
•
un objeto arrastable y la mano aplicando las matrices Figura 4. Arquitectura de funcionamiento del siste-  
de transformación de posición disponibles en la clase ma.  
Vector3 para la traslación y Quaternion para la rotación.  
D.Script de administración persistente  
Mantiene los valores de las variables globales que el  
sistema administra.  
IV.RESULTADOS  
Para garantizar el correcto funcionamiento del siste-  
ma, se desarrollaron pruebas unitarias, pruebas de inte-  
gración y se analiza la convergencia.  
E.Clasificación de respuestas - Colisionador  
Se define al colisionador como una malla que se A.Pruebas unitarias  
encuentra en el fondo de los agujeros de clasificación  
Consiste en verificar el código de los métodos desa-  
para detectar cuando existe una colisión con un objeto rrollados con la creación de los casos de prueba aplica-  
arrastrable.  
Se adquieren la coordenada en X, color, forma, y  
dos por Xie [24].  
Para la prueba del sensor Kinect, se ejecuta el verifi-  
número de la tarjeta. Estos parámetros pasan a los méto- cador de configuración Kinect, que analiza las posibles  
dos probar color, probar forma o probar número respec- incompatibilidades con el hardware donde se obtuvo  
tivamente para hacer la contabilización de la respuesta una advertencia en el controlador del puerto USB 3.0,  
en los vectores color, forma, número y otros según co- lo que indica que no se pudo determinar el ancho de  
rresponde.  
banda de este.  
Para evaluar el funcionamiento de los principales  
métodos utilizados por el sistema, se envían los pará-  
F.Algoritmo desarrollado  
La cámara de profundidad envía los datos al contro- metros a cada método teniendo en cuenta los valores  
lador Kinect para hacer el reconocimiento de la mano e mínimos y máximos, y el método debe devolver el valor  
iniciar la interacción con los objetos arrastrables, para- esperado.  
lelamente el colisionador está a la espera para detectar  
En el caso del script de administración persistente,  
una colisión y enviar los datos al script de administra- los métodos de prueba envían valores determinados  
ción persistente, una vez finalizado el test este envía el para que calcule las dimensiones del WCST y verificar  
reporte de resultados (Fig. 4).  
que sean los valores esperados. La tabla I muestra el  
resumen de los resultados de las pruebas unitarias.  
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Montúfar Áe lt a av la. , eT et sat l . d, Geec sl atisoi fincdaecilótnalednet to arh juetma sandoe ew nisi cnod nu ssintr iuassapnrdimo ainritaesrf a z
Tabla I. Pruebas unitarias  
dientes a los datos del paciente y dar su diagnóstico con  
los resultados obtenidos del sistema.  
Acción  
Resultad  
Advertencias  
Tiempo  
o
7/8  
B.Pruebas de integración  
Verificador de  
configuración  
Kinect  
Controlador  
USB (ancho  
de banda)  
<1000ms  
<1ms  
Se comprueba el funcionamiento general de todos  
los métodos para los cuales la aplicación WCST se lle-  
va a cabo con 10 usuarios cuyas edades van de los 30 a  
los 50 años distribuidos uniformemente; deben comple-  
tar la prueba una vez, paralelamente el evaluador toma  
apuntes en la hoja de respuestas. Los resultados fueron  
satisfactorios en términos de la prueba, dos usuarios  
evaluadores necesitaron indicaciones para que el sensor  
los detecte y, por lo tanto completaran satisfactoriamen-  
Controlador  
Kinect  
Colisionador  
Script de  
4/4  
Ninguna  
8/8  
10/10  
Ninguna  
Ninguna  
<1ms  
<1ms  
administración  
persistente  
Los resultados del WCST se exportan a una hoja de te la prueba. En la Fig. 5 se muestra la interfaz del sis-  
cálculo en la que se procesan los datos recibidos para tema en ejecución  
obtener un modelo de registro en el que el profesional  
de psicología debe completar los espacios correspon-  
Figura 5. WCST en ejecución.  
B.Convergencia  
sin permitiendo a los investigadores crear y administrar  
Una vez terminado el test se cotejan los resultados múltiples experimentos, cuenta con interfaz en 2D y la  
emitidos por el sistema con la hoja de respuestas del HCI es usando el teclado y ratón.  
profesional de psicología donde se observa que hay un  
El script “Wisconsin Card Sort using the Working  
1
00% de similitud de los resultados comprobando así Memory toolkit” desarrollado para simular el ordena-  
que el código funciona adecuadamente.  
miento de las tarjetas de Wisconsin está desarrollado en  
C++, no posee interfaz gráfica y se puede usar o modi-  
ficar el código bajo la licencia GNU.  
C.Discusión  
CF Puzzle es una aplicación diseñada para medir la  
El script “Wisconsin Card Sorting Test Persevera-  
flexibilidad cognitiva, está basada en la creación de sen- tion Scoring Test” para hacer la calificación del WCST  
deros y la tarea de clasificación de tarjetas de Wiscon- el que recibe un archivo en formato CSV para hacer los  
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ISSN 2542-3401/ 1316-4821  
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Montúfar eta l. , T e s tdecl asi fi caci ó nde ta r jeta sde wi s c o n sinus ando inte rf az  
cálculos, los resultados son gran cantidad de archivos aspectos del paciente, como su actitud y las reacciones  
de análisis individual y un archivo de resumen.  
al uso de esta tecnología.  
En “Cog – Beacon _ Multimodal _ dataset _ for _  
cognitive _ fatigue” se encontraron set de datos de la VI.REFERENCIAS  
aplicación de las variaciones del WCST son 76 sesiones [1]A. Robinson, R. Heaton, R. Lehman and D. Stilson.  
recopiladas de 19 usuarios masculinos y donde se anali- “The utility of the wisconsin card sorting test in detec-  
za la fatiga de los usuarios.  
ting and localizing frontal lobe lesions,” J Consult Clin  
Haciendo una comparación con el sistema desarro- Psychol;48(5):605-14, 1980.  
llado se observa que el uso de la NUI es nuevo en el  
[2]A. Borkowska, W. Drożdż, P. Jurkowski and J. Ry-  
WCST, posee las características para guardar los resul- bakowski. “The Wisconsin Card Sorting Test and the  
tados en una hoja de cálculo, permite que el evaluador N-back test in mild cognitive impairment and elderly  
agregue los datos del sujeto y comentarios adicionales depression,” The World Journal of Biological Psychia-  
que puede ser usado para su posterior análisis. Con la try, 10(4-3), 870-876, 2009.  
arquitectura planteada El sistema es escalable lo que [3]S. Anderson, H. Damasio, R. Jones and D. Tranel,  
hace posible integrar un dispositivo de realidad virtual “Wisconsin card sorting test performance as a mea-  
(VR) y convertirlo en un sistema de realidad virtual con sure of frontal lobe damage,” J Clin Exp Neuropsy-  
lo que se podría hacer una comparación de los resul- chol , 13(6):909-22, 1991.  
tados con ésta nueva característica; además es posible [4]E. Koechlin and C. Summerfield, “An information  
aplicar ésta tecnología en otros test usados en psicolo- theoretical approach to prefrontal executive function,”  
gía. Al hacer el test el evaluador puede prestar atención Trends in Cognitive Sciences, 11(6), 229-235, 2007.  
a las actitudes y gestos que presenta el sujeto a la NUI. [5]E. Nyhus and F. Barceló, “The Wisconsin Card  
Como limitaciones se encuentran que el sistema no Sorting Test and the cognitive assessment of prefron-  
es multiplataforma y es necesario contar con el Sensor tal executive functions: A critical update,” Brain and  
Kinect V2 para su funcionamiento. Para la aplicación  
Cognition, 71(3), 437-451, 2009.  
del test es necesario hacer un entrenamiento con el [6]Cgonza12. (2013, May 04). CF Puzzle [Online].  
usuario para que entienda el funcionamiento de la NUI. Available: https://sourceforge.net/projects/cfpuzzle/  
[7]GitHub (2019, July 29). Build software better, to-  
V.CONCLUSIONES  
gether. [Online]. Available: https://github.com/sear-  
La NUI en este sistema proporciona una experiencia ch?q=wisconsin+card+sort  
inmersiva en el entorno virtual del WCST, basado en [8]G. Dubois. (2016, Dec 05). A C++ program that  
esto se demuestra que esta tecnología es aplicable para performs the cognitive task known as the Wisconsin  
ser utilizada como uno de los 3 pilares del WCST en la Card Sort using the Working Memory toolkit [Onli-  
realidad virtual. Se corrobora la utilidad de la cámara ne] Available:https://github.com/G-Dubois/Wiscon-  
de profundidad de la Kinect V2, siendo un dispositivo sin-Card- Sort-using-WMtk/blob/master/wcst.cpp  
de bajo costo para el reconocimiento de gestos con las  
manos y, por lo tanto, abre la posibilidad de profundizar  
en las nuevas tecnologías disponibles para el NUI.  
Las pruebas unitarias aplicadas mostraron que el de-  
sarrollo bajo la metodología SCRUM reduce los errores  
en el tiempo de ejecución así como el tiempo de codifi-  
cación para obtener software de calidad. La plataforma  
de desarrollo de Unity resultó ser versátil para la imple-  
mentación del WCST, ofreciendo herramientas para el  
desarrollo de gráficos de computadora y su compatibili-  
dad con tecnologías de terceros.  
La arquitectura propuesta para la gestión de datos  
fue fundamental para obtener los resultados del WCST,  
reduciendo el tiempo a milisegundos en contraste con  
los 15 minutos en promedio que toma la calificación de  
la prueba de la manera tradicional. El sistema demostró  
ser confiable al presentar los resultados del WCST, lo  
que le permite al evaluador centrar su atención en otros  
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