Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Miguel, Gabriel Rissatti |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/11449/256196
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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. |
