Bolsa 17/25484-1 - Esclerose amiotrófica lateral, Tecnologia da comunicação - BV FAPESP
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Wheelie Relloquent: pesquisa e desenvolvimento de software para o uso de expressões faciais para comunicação alternativa

Processo: 17/25484-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2018
Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2019
Área de conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica
Acordo de Cooperação: FINEP - PIPE/PAPPE Subvenção
Pesquisador responsável:Paulo Gurgel Pinheiro
Beneficiário:Dandara Thamilys Guedes de Andrade
CNAE: Desenvolvimento de programas de computador sob encomenda
Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis
Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador não-customizáveis
Vinculado ao auxílio:17/07367-8 - Wheelie, tecnologia inovadora para dirigir cadeira de rodas, AP.PIPE
Assunto(s):Esclerose amiotrófica lateral   Tecnologia da comunicação   Comunicação alternativa   Visão computacional   Aprendizado computacional   Inteligência artificial
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | comunicação alternativa | expressões faciais | Inteligência Artificial | Visão Computacional | Inteligência Artificial

Resumo

Mobilidade e comunicação são os dois grandes desafios de pessoas que estão em uma cadeira de rodas e que não podem movimentar os braços. Aproximadamente 75% das pessoas diagnosticadas com ELA (Esclerose Lateral Amiotrófica), por exemplo, precisam ou precisarão de alguma forma de assistência para se comunicar em algum momento da vida. Em estudo com 100 pacientes com ELA, 28% não eram capazes de falar, 47% falavam com severa dificuldade (fala arrastada) e apenas 25% era capaz de falar no estágio final da doença. Tecnologias de comunicação alternativa ou 'Augmentative and Alternative Communication' (AAC) que utilizam movimentação dos olhos podem ser cansativas e decepcionantes para pessoas que possuem movimentação na cabeça e rosto. Durante a FASE 1, entrevistamos 40 usuários de cadeira de rodas, com traumas na coluna ou doenças degenerativas. 100%dos entrevistados disseram sentir falta de uma ferramenta hands-free eficiente, não só para mobilidade, mas também para comunicação e controlar equipamentos como luzes e outros eletrônicos. 85% não gostariam ou não poderiam usar comandos de voz para controlar a cadeira de rodas. Pessoas entubadas em leitos hospitalares, ou temporariamente impossibilitadas de falar, podem sofrer severamente pela falta de comunicação. Para enfermarias, a comunicação apropriada reduz conflitos e soluciona problemas que podem aparecer durante a internação do paciente. Nesse trabalho, aplicaremos a tecnologia desenvolvida de detecção de expressões faciais para controlar um menu virtual para comunicação. (AU)

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