Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Fernandes, Felipe Ricardo dos Santos |
| Orientador(a): |
Valentim, Ricardo Alexsandro de Medeiros |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/56749
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Resumo: |
A Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) é uma doença neurodegenerativa que compromete o sistema motor e as habilidades funcionais da pessoa de forma irreversível, causando, inclusive, a perda progressiva da capacidade de comunicação e da autonomia. Recursos tecnológicos baseados em Comunicação Aumentativa e Alternativa, Visão Computacional e Machine Learning são imprescindíveis para o desenvolvimento de soluções de saúde digital para a viabilização do processo comunicativo e da autonomia que, consequentemente, promovem melhorias na qualidade de vida e sobrevida da pessoa com ELA. Focado em uma abordagem de Interação Humano-Computador (IHC) baseada em imagens dos olhos provenientes de uma câmera simples e livre do corpo, este trabalho apresenta um recurso de tecnologia assistiva para a Comunicação Aumentativa e Alternativa de pessoas com ELA. A abordagem proposta neste trabalho consiste em um modelo algorítmico capaz de reconhecer o estado do olho (aberto ou fechado) em tempo real e de interoperar com o Autonomus, uma solução de saúde digital concebida pelo Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (LAIS/UFRN) para a comunicação de pessoas com ELA. O modelo é constituído por quatro processos metodológicos: (i) aquisição das imagens; (ii) detecção da Face; (iii) detecção dos olhos; e (iv) classificação do estado do olho, sendo esta a principal etapa para a IHC. Um estudo algorítmico com um grupo de controle foi conduzido para avaliar a performance geral do modelo e a capacidade de classificação da Rede Neural Convolucional (CNN). Os resultados relacionados ao modelo proposto para a tarefa de classificação do estado do olho em tempo real são promissores e alcançam valores significativos de acurácia e f1-score, acima de 92%. Os resultados também apontam para a viabilidade do desenvolvimento de recursos de tecnologias assistivas de baixo custo que garantem o acesso universal, promoção de saúde, bem estar e redução das desigualdades, aspectos que vão além das melhorias no processo comunicativo de pessoas com ELA. Portanto, o objeto de estudo deste trabalho também possibilita e promove o exercício dos direitos, da cidadania, das liberdades fundamentais e do cuidado assistencial à saúde da pessoa com ELA. |
