O uso da realidade aumentada e aprendizado de máquina na reabilitação de pacientes pós-acidente vascular cerebral

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Rodrigues, Luis Guilherme Silva [UNESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Acidente Vascular Cerebral
Aprendizado de máquina
Captura de movimentos
Mobile
Reabilitação
Realidade aumentada
Smartphone
Augmented reality
Machine learning
Motion capture
Rehabilitation
Stroke
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/236772
Resumo: O Acidente Vascular Cerebral (AVC) é a doença que mais causa incapacidade em médio e longo prazo no mundo. A incapacidade motora de um lado do corpo é uma das sequelas mais comuns do AVC. Entretanto, o tratamento por meio da fisioterapia pode recuperar os movimentos afetados e melhorar a qualidade de vida dos pacientes se feito de forma correta e consistente. Os profissionais da saude podem incorporar tecnologias ao tratamento para torná-lo mais efetivo e acessível aos pacientes. Este trabalho apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura para identificar o estado da arte na Realidade Aumentada (RA) aplicada na área da reabilitação motora. Estas aplicações tem como objetivo auxiliar no processo de fisioterapia criando interações com as aplicações através do movimento dos membros afetados do paciente. Este trabalho também apresenta uma proposta de utilização dos dados gerados pelas aplicações de RA em técnicas de Aprendizado de Máquina para gerar informações adicionais ao fisioterapeuta durante o tratamento. Um sistema com interação através de câmeras comuns foi criado para ser testado por fisioterapeutas para a interação dos pacientes com jogos de RA. Além disso, destaca-se neste sistema um módulo que testa a viabilidade da criação de modelos de Aprendizado de Máquina a partir de dados de Captura de Movimentos.
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