Banca de DEFESA: FELIPE RICARDO DOS SANTOS FERNANDES

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : FELIPE RICARDO DOS SANTOS FERNANDES
DATA : 31/08/2023
HORA: 09:00
LOCAL: Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde (LAIS)/UFRN
TÍTULO:

SOLUÇÃO DE SAÚDE DIGITAL PARA A COMUNICAÇÃO ALTERNATIVA DE PESSOAS COM ESCLEROSE LATERAL AMIOTRÓFICA

PALAVRAS-CHAVES:

Visão Computacional; Inteligência Artificial; Machine Learning; Processamento de Imagem; Doença do Neurônio Motor; Doença Neurodegenerativa; Saúde Pública

PÁGINAS: 58
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.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2488270 - RICARDO ALEXSANDRO DE MEDEIROS VALENTIM
Interno - 2524053 - ANTONIO LUIZ PEREIRA DE SIQUEIRA CAMPOS
Externo ao Programa - 1510735 - DANILO ALVES PINTO NAGEM - UFRNExterno ao Programa - 3966965 - ERNANO ARRAIS JUNIOR - UFRNExterna ao Programa - 2562782 - KARILANY DANTAS COUTINHO - UFRNExterno à Instituição - ANTONIO HIGOR FREIRE DE MORAIS - IFRN
Externo à Instituição - CRISTINE MARTINS GOMES DE GUSMÃO - UFPE