Recomendação de Exercícios Fisioterápicos por Sensores de Movimento

Autores

  • Eduardo Filgueiras Damasceno Universidade Tecnológica Federeal do Paraná
  • Alexandre Cardoso Universidade Federal de Uberlândia
  • Edgard Afonso Lamounier Universidade Federal de Uberlândia

Palavras-chave:

Medicina Física e Reabilitação, Sistemas de Computação, Tomada de Decisão

Resumo

Este trabalho apresenta uma abordagem computacional para recomendar exercícios fisioterápicos a partir das análises da amplitude de movimento capturada em tempo real por meio de um sensor de movimento (MS-KinectTM). Com intuíto de se obter uma recomendação de novos exercícios com base no histórico do paciente durante o tratamento de uma patologia. Os dados do movimento capturado são processados e analisados, fornecendo uma segunda opnião ao terapeuta sobre o caso. Para avaliar a aplicabilidade e viabilidade do sistema, foi aplicado um teste com 20 sujeitos em tratamento da dor lombar (lombalgia mecânica), e o conjunto de dados foi análisado por outros 5 fisioterapeutas que sugeriram exercícios, catalogados na base de dados do sistema. Foi utilizado um método agrupamento de dados sobre as amplitudes de movimento em relação ao índice de incapacidade de movimento e as medidas antropométricas dos sujeitos. E novamente outro técnica de inteligência computacional para recomendar os novos exercícios. Nas conclusões evidencia-se com certo grau de certeza a viabilidade do sistema e sua sugestão de aplicação das técnicas nele contida para recomendação de outros tratamento de patologias de disfunções musculares.

Biografia do Autor

Eduardo Filgueiras Damasceno, Universidade Tecnológica Federeal do Paraná

Graduação em Processamento de Dados

Mestrado em Computação

Doutorado em Elétrica

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Publicado

07-06-2015

Como Citar

Damasceno, E. F., Cardoso, A., & Lamounier, E. A. (2015). Recomendação de Exercícios Fisioterápicos por Sensores de Movimento. Journal of Health Informatics, 7(2). Recuperado de https://jhi.sbis.org.br/index.php/jhi-sbis/article/view/335

Edição

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Artigo Original

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