Interpretação e reconhecimento de padrões para avaliação de dor em imagens faciais de recém-nascidos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Silva, P. A. S. O.
Orientador(a): Thomaz, C. E.
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Reconhecimento de padrões
Expressão facial
Recém-nascidos
Processamento de imagens
Link de acesso: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/3196
https://doi.org/10.31414/EE.2020.D.131302
Resumo: Analisar a dor em recém-nascidos se tornou um estudo de relevância nas últimas décadas dada a impossibilidade de se conseguir indicar objetivamente qual a localização e intensidade deste fenômeno doloroso. Ao longo dos últimos anos, métodos de detecção e avaliação de dor foram capazes de classificar dor através de imagens faciais de bebês recém-nascidos, utilizando modelos estatísticos, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Neste contexto, há interesse dos profissionais da saúde em terem disponível ferramentas computacionais capazes de explicitar não somente o nível potencial de dor experienciado pelo recém-nascido, mas também as regiões faciais de maior relevância para o fenômeno dor. O objetivo desta dissertação é desenvolver um arcabouço computacional de interpretação e reconhecimento de padrões em imagens de faces para avaliação automática de dor em bebês a termo. Mais especificamente, este trabalho concentra-se na investigação, implementação e integração de técnicas de detecção, segmentação, normalização espacial e classificação de imagens de faces baseadas em informações extraídas por mineração estatística de dados. Por fim, o arcabouço desenvolvido aqui, avaliado com uma taxa de acerto (limite superior) de aproximadamente 96% para a base COPE e 77% para a base UNIFESP, mostra que é possível não somente classificar estatisticamente dor e não-dor através de imagens de faces, mas também evidenciar regiões faciais discriminantes para o fenômeno dor, auxiliando na construção de escalas pediátricas de dor mais gerais e assertivas
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Neste contexto, há interesse dos profissionais da saúde em terem disponível ferramentas computacionais capazes de explicitar não somente o nível potencial de dor experienciado pelo recém-nascido, mas também as regiões faciais de maior relevância para o fenômeno dor. O objetivo desta dissertação é desenvolver um arcabouço computacional de interpretação e reconhecimento de padrões em imagens de faces para avaliação automática de dor em bebês a termo. Mais especificamente, este trabalho concentra-se na investigação, implementação e integração de técnicas de detecção, segmentação, normalização espacial e classificação de imagens de faces baseadas em informações extraídas por mineração estatística de dados. Por fim, o arcabouço desenvolvido aqui, avaliado com uma taxa de acerto (limite superior) de aproximadamente 96% para a base COPE e 77% para a base UNIFESP, mostra que é possível não somente classificar estatisticamente dor e não-dor através de imagens de faces, mas também evidenciar regiões faciais discriminantes para o fenômeno dor, auxiliando na construção de escalas pediátricas de dor mais gerais e assertivasPain analysis in newborns has become a relevant study subject over the last few decades, given the inability to objectively identify the source and intensity of the pain in newborn babies. Over the last few years, several methods for pain detection and evaluation were able to classify pain levels using facial expressions from newborn babies, through statistical models, machine learning and deep learning. Considering this context, health professionals are increasingly more interested in having computerized tools at their disposal. These tools would not only be able to accurately rank the newborn’s potential pain level, but also identify the facial regions of greatest relevance for a particular pain phenomenon. This dissertation’s main objective is to develop a computer framework capable of recognizing and interpreting patterns in facial expressions for an automated evaluation of pain levels on term babies. Specifically, this dissertation focuses on the investigation, implementation and integration of a series of techniques, including image detection and segmentation, spacial normalization and, ultimately, the classification of facial expressions based on information obtained through statistical data mining. Finally, the framework developed here, evaluated with an accuracy (upper limit) of approximately 96% for the COPE base and 77% for the UNIFESP base, reveal that it is possible to not only rank pain levels statistically through images of facial expressions, but also to identify key facial regions for certain pain phenomena, therefore assisting in creating more general and accurate pediatric pain scalesporpt_BRCentro Universitário FEI, São Bernardo do CampoReconhecimento de padrõesExpressão facialRecém-nascidosProcessamento de imagensInterpretação e reconhecimento de padrões para avaliação de dor em imagens faciais de recém-nascidosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório do Conhecimento Institucional do Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI)instname:Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI)instacron:FEIinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALfulltext.pdfapplication/pdf10215317https://repositorio-novo.fei.edu.br/bitstreams/41f27d34-6ed6-42da-8cc2-fa547e6d2cd2/download15e33c7883929dce51b644ab5e764c59MD51trueAnonymousREADTEXTfulltext.pdf.txtfulltext.pdf.txtExtracted texttext/plain103155https://repositorio-novo.fei.edu.br/bitstreams/68b18fd7-f0fa-401c-85c2-17c04f062507/downloada78b65f0fa7ffd7cd017afda90f6893fMD54falseAnonymousREADTHUMBNAILfulltext.pdf.jpgfulltext.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2551https://repositorio-novo.fei.edu.br/bitstreams/def1f94a-39e6-49d6-b807-978ab6abde79/download5ba20670176502533446f0222c0c2b3cMD55falseAnonymousREADFEI/31962024-03-01 22:48:29.524open.accessoai:repositorio.fei.edu.br:FEI/3196https://repositorio-novo.fei.edu.brBiblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://sofia.fei.edu.br/pergamum/biblioteca/PRIhttps://repositorio-api.fei.edu.br/server/oai/requestcfernandes@fei.edu.bropendoar:2024-03-01T22:48:29Repositório do Conhecimento Institucional do Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI) - Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI)false
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