Dissertação
Calibration of an Array of Tactile Sensors Using Neural Networks with GUI Integration EVALUATED
As lesões músculo-esqueléticas da mão limitam o controlo de pressão, a mobilidade e a destreza, reduzindo a independência e a capacidade de trabalho dos pacientes. Os métodos tradicionais de fisioterapia enfrentam vários desafios, nomeadamente custos elevados, necessidade de médicos em grande número e métricas inconsistentes. Para resolver estes problemas, o projeto AURORA integra tecnologias avançadas na fisioterapia, recorrendo a um sensor tátil que pode ser utilizado na palma da mão e que fornece informação em tempo real, permitindo a captação de dados essenciais para os terapeutas. Concebida para ser duradoura e adaptável, esta solução tem como objetivo simplificar a reabilitação e melhorar os resultados dos doentes. Esta tese centra-se na calibração do sensor tátil e no desenvolvimento de uma interface visual para apresentar as suas leituras, fornecendo aos terapeutas um feedback preciso e em tempo real durante as sessões de fisioterapia. Para melhorar a calibração, é utilizado um modelo de rede neural convolucional (CNN), tendo em conta as interações entre os nós vizinhos. Complementarmente, uma interface gráfica do utilizador (GUI) desenvolvida em PyQt permite que os pacientes e os terapeutas monitorizem intuitivamente o progresso. A implementação é feita no Sistema Operativo de Robôs (ROS), o que reforça a generalização do projeto AURORA. A implementação bem-sucedida da CNN e da GUI representa um avanço significativo na fisioterapia e na reabilitação da mão, ao proporcionar uma visualização clara dos dados dos sensores calibrados. Isto permite que os terapeutas tomem decisões informadas com base em feedback preciso, melhorando os resultados dos doentes.
dezembro 4, 2024, 13:0
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores
Professor Associado
