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Banca de QUALIFICAÇÃO: RAYELE PRICILA MOREIRA DOS SANTOS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RAYELE PRICILA MOREIRA DOS SANTOS
DATA: 30/09/2020
HORA: 14:00
LOCAL: Plataforma Google Meet
TÍTULO: NITLAB MEASURER: UMA APLICAÇÃO MOBILE INTELIGENTE PARA AVALIAÇÃO POSTURAL
PALAVRAS-CHAVES: aplicação móvel, Sistema Inteligente, Avaliação Postural
PÁGINAS: 129
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Fisioterapia e Terapia Ocupacional
RESUMO:

Sistemas de avaliação postural baseados em análise de imagem fotográfica tem sido amplamente desenvolvido e utilizado como ferramenta para auxiliar profissionais no processo avaliativo e consequentmente na escolha do precedimento terapêutico mais adequado ao caso do paciente. Esses sistemas apresentam limitações dependentes do perfil biológico/anatômico dos pacientes, bem como da experiência do examinador na demarcação manual os pontos anatômicos. Além disso, são sistemas estáticos, com base em tecnologias não interativas, tornando assim, a captura e análise das imagens subjetiva. Nesse sentido, o objetivo do presente estudo é desenvolver e validar um sistema inteligente de avaliação postural por captura da imagem e localização dos pontos anatômicos de referência automatizado (NitLab Measurer – NLmeasurer). Para essa proposição, foi desenvolvido um sistema com a utilização do framework IONIC na versão 4. As interfaces de programação de aplicativos nativas foram fornecidas para acessar a câmera do dispositivo. Após a captura da imagem foi utilizado o modelo de Deep Learning PoseNet que faz parte do pacote TensorFlow, uma biblioteca de Machine Learning para detectar pontos anatômicos de referência. Em seguida, o aplicativo foi testado e comparado ao Software de Avaliação Postural (SAPO), por dois avaliadores independentes. Os resultados parciais revelaram que os métodos foram concordantes, ou seja, não houve diferença significativa entre o NLmeasurer e o SAPO.


MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - 015.753.933-44 - ARIEL SOARES TELES - IFMA
Interno - 1718303 - DURCILENE ALVES DA SILVA
Interno - 1761994 - VICTOR HUGO DO VALE BASTOS
Notícia cadastrada em: 02/09/2020 17:20
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb05.ufpi.br.instancia1 25/09/2022 03:15