Auxílio ao diagnóstico de ELA e AVC através de expressão facial
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Data
Autores
Orientador
Prado, Simone das Graças Domingues 
Oliveira, Guilherme Camargo de
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Ciência da Computação - FC
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
O presente trabalho foca em verificar a possibilidade do auxílio ao diagnóstico de pessoas que
possuem ou não doenças neurológicas através do estudo das expressões faciais. O trabalho
utiliza a ferramenta de extração de Action Units (py-feat) para extrair informações de alguns
vídeos, para serem analisados onde nesses vídeos voluntários realizaram algumas tarefas de fala
ou movimento olhando para a câmera. Através desses actions units extraídos, uma análise
exploratória foi feita dos dados extraídos e alguns testes de predição de classificação de
algoritmos específicos de aprendizado de máquina para classificar quais dos pacientes possuía
ou não algum tipo de doença. Por fim, o trabalho apresenta a conclusão com base nos resultados
que apresentaram pontuações altas para tarefas e algoritmo específicos e depois alguns possíveis
trabalhos futuros.
Resumo (inglês)
The present work focuses on verifying the possibility of aiding the diagnosis of people who have or do not have neurological diseases through the study of facial expressions. The work uses the Action Units extraction tool (py-feat) to extract information from some videos, where volunteers perform some speech or movement tasks looking at the camera so they can be analyzed. Through these extracted actions units, an exploratory analysis was made of the extracted data and some classification prediction tests of specific machine learning algorithms to classify which of the patients had or did not have some type of disease. Finally, the work presents the conclusion based on the results that presented high scores for specific tasks and algorithm and then some possible future work.
Descrição
Palavras-chave
Aprendizado de máquina, , Inteligência artificial, Diagnóstico auxiliado por computador, Esclerose lateral amiotrófica, Machine learning, Facial recognition, Neurological disorders diagnoses, Actions units, Artificial inteligence, Data science
Idioma
Português
