O uso da realidade aumentada e aprendizado de máquina na reabilitação de pacientes pós-acidente vascular cerebral
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Data
2022-09-08
Autores
Rodrigues, Luis Guilherme Silva
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
O Acidente Vascular Cerebral (AVC) é a doença que mais causa incapacidade em médio e longo prazo no mundo. A incapacidade motora de um lado do corpo é uma das sequelas mais comuns do AVC. Entretanto, o tratamento por meio da fisioterapia pode recuperar os movimentos afetados e melhorar a qualidade de vida dos pacientes se feito de forma correta e consistente. Os profissionais da saude podem incorporar tecnologias ao tratamento para torná-lo mais efetivo e acessível aos pacientes. Este trabalho apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura para identificar o estado da arte na Realidade Aumentada (RA) aplicada na área da reabilitação motora. Estas aplicações tem como objetivo auxiliar no processo de fisioterapia criando interações com as aplicações através do movimento dos membros afetados do paciente. Este trabalho também apresenta uma proposta de utilização dos dados gerados pelas aplicações de RA em técnicas de Aprendizado de Máquina para gerar informações adicionais ao fisioterapeuta durante o tratamento. Um sistema com interação através de câmeras comuns foi criado para ser testado por fisioterapeutas para a interação dos pacientes com jogos de RA. Além disso, destaca-se neste sistema um módulo que testa a viabilidade da criação de modelos de Aprendizado de Máquina a partir de dados de Captura de Movimentos.
Stroke is the disease that most causes disability in the medium and long term in the world. Motor disability on one side of the body is the most common stroke sequelae. However, treatment through physical therapy can recover the affected movements and improve patients' quality of life if done correctly and consistently. Health professionals can incorporate technologies into treatment to make it more effective and accessible to patients. This work presents a Systematic Literature Review to identify the state of the art in Augmented Reality (AR) applied in the area of motor rehabilitation. These applications aim to assist in the physiotherapy process by creating interactions with the applications through the movement of the patient's affected limbs. This work also presents a proposal for use of the data generated by AR applications in Machine Learning techniques to generate additional information for the physiotherapist during treatment. A system with interaction through common cameras was created to be tested by physical therapists for the interaction of patients with AR games. In addition, a system module tests the feasibility of creating Machine Learning models from Motion Capture data.
Stroke is the disease that most causes disability in the medium and long term in the world. Motor disability on one side of the body is the most common stroke sequelae. However, treatment through physical therapy can recover the affected movements and improve patients' quality of life if done correctly and consistently. Health professionals can incorporate technologies into treatment to make it more effective and accessible to patients. This work presents a Systematic Literature Review to identify the state of the art in Augmented Reality (AR) applied in the area of motor rehabilitation. These applications aim to assist in the physiotherapy process by creating interactions with the applications through the movement of the patient's affected limbs. This work also presents a proposal for use of the data generated by AR applications in Machine Learning techniques to generate additional information for the physiotherapist during treatment. A system with interaction through common cameras was created to be tested by physical therapists for the interaction of patients with AR games. In addition, a system module tests the feasibility of creating Machine Learning models from Motion Capture data.
Descrição
Palavras-chave
Acidente Vascular Cerebral, Aprendizado de máquina, Captura de movimentos, Mobile, Reabilitação, Realidade aumentada, Smartphone, Augmented reality, Machine learning, Motion capture, Rehabilitation, Stroke