Uma combinação da visão computacional e inteligência artificial para analisar movimentos em apoio à reabilitação de pacientes pós acidente vascular cerebral

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Miguel, Gabriel Rissatti [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:
AVC
Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/256196
Resumo: Estudos sobre Visão Computacional e Inteligência Artificial estão sendo realizados ao redor do mundo. Muitos destes trabalhos aplicam a classificação de movimentos para auxiliar pacientes com problemas motores que precisam de reabilitação fisioterápica, dentre as causas das lesões que geram as dificuldades motoras temos o Acidente Vascular Cerebral (AVC). Esta dissertação apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura para encontrar estudos sobre visão computacional e classificação de movimentos. Este trabalho apresenta também uma proposta de uma aplicação que une Visão Computacional e Inteligência Artificial para analisar movimentos de sessões de reabilitação de pacientes que sofreram AVC, a aplicação gera informações permitindo que profissional de saúde responsável pelo processo de reabilitação motora analise uma sessão específica ou a evolução do paciente, os movimentos são configurados pelo profissional de saúde responsável pelo processo de reabilitação motora, tornando o sistema flexível para que diversos movimentos possam ser estudados. A principal contribuição do trabalho é a ferramenta resultante que visa auxiliar o processo de reabilitação motora de pessoas que sofreram AVC.
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