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Classificação de escoliose utilizando dados baropodométricos e técnicas de aprendizado de máquina

Resumo

Classificação de Escoliose Utilizando Dados Baropodométricos e Técnicas de Aprendizado de Máquina. RESUMOEmbora os procedimentos para identificar a escoliose idiopática estejam bem estabelecidos, há muitas questões a serem consideradas para realizar seu diagnóstico. Por exemplo, sua dependência do raio-X é um importante fator limitante em muitos casos, devido a custos, exposição à radiação, disponibilidade, etc. Pesquisas realizadas recentemente no LIEB (Laboratório de Instrumentação e Engenharia Biomédica, da UNESP) mostraram que o baropodômetro é um instrumento que pode ser usado para classificar pacientes com e sem escoliose. O principal objetivo deste projeto de pesquisa é desenvolver procedimentos para classificar pacientes com escoliose idiopática, utilizando dados da distribuição da pressão plantar, biométricos e estabiliométricos de voluntários, e usando técnicas de Machine Learning. Os dados serão obtidos por meio de baropodômetro com o paciente não apenas em pé, estático, mas também na fase inicial da marcha (Gait Initiation). O baropodômetro será validado com uma plataforma de força, o instrumento de referência para medir o centro de pressão do indivíduo e na análise postural. Os voluntários serão classificados em três grupos, segundo o âgulo de Cobb: 1) Cobb <10o; 2) 10odCobb <20o e Cobbe20o. A partir do desempenho obtido com as diferentes técnicas de Machine Learning, será possível verificar a viabilidade da utilização de sistemas baropodométricos para identificar e classificar a escoliose idiopática. Como resultado, espera-se que a acurácia geral da classificação da escoliose seja superior a 75%. Devido à natureza inovadora da pesquisa, são esperadas contribuições científicas consideráveis. Uma delas será a implementação de um banco de dados baropodométricos, estabiliométricos e biométricos de 300 voluntários, que será totalmente inovador e muito útil para pesquisadores e profissionais das áreas de saúde e engenharia biomédica. (AU)

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