Dissertação

{en_GB=Smart Gait - Combatendo a Ataxia com Dados de Múltiplos Sensores} {} EVALUATED

{pt=A ataxia é um problema do foro neurológico que afecta, significativamente, a capacidade de manter o equilíbrio e de coordenação dos movimentos, podendo culminar na incapacidade total de deslocação. Nos últimos anos tem-se assistido a uma integração entre o desenvolvimento tecnológico e os cuidados de saúde, existindo cada vez mais estudo científicos, para minimizar as barreiras apresentadas por estas e outras disfunções. Contudo, a maioria dos sistemas desenvolvidos fazem uso de hardware especializado, como dispositivos inerciais e de força e focam-se em processos laboratoriais. Assim, os protótipos elaborados são caros, difíceis de encontrar e não permitem ajudar os pacientes em condições do dia-a-dia. Assim, foi desenvolvida uma solução baseada em dispositivos móveis de fácil acesso, nomeadamente, um smartphone e um smartwatch. Esta solução tinha como objectivo tirar partido da elevada quantidade de dados inerciais gerada nestes dispositivos aquando da sua utilização e ajudar, de forma não disruptiva mas útil, no controlo do equilíbrio evitando quedas. Através da recolha de dados de indivíduos saudáveis e atáxicos, em ambos os dispositivos, foi possível sincronizar estes dados e aplicar algoritmos de Aprendizagem Automática supervisionada, como Redes Neuronais. Estes algoritmos providenciaram resultados bastante promissores, tendo sido capazes de identificar situações de desequilíbrio com mais de 98\% de precisão. Tendo isto em conta, foi desenvolvida uma aplicação para os dispositivos selecionados para permitir a classificação dos dados gerados em tempo real. Esta aplicação foi validada com indivíduos saudáveis, tendo produzido resultados consistentes aos obtidos previamente. , en=Ataxia is a group of neurologic disorders that seriously affect postural balance and control of fine movements culminating in total loss of independence. In recent years, there has been a growing effort to integrate technology with healthcare, existing more and more scientific researches aiming at minimising the barriers presented by these and other disorders. Alas, most of these studies make use of specialised hardware like inertial and force sensors and focus on laboratorial processes. Therefore, the prototypes elaborated are expensive, hard to find and not suitable to assist in real life situations. Hence, a solution based on easily accessible mobile devices, particularly a smartphone and a smartwatch, was developed. This solution aimed to leverage the huge amount of inertial data that is already being collected by these devices and provide non disruptive yet useful help on controlling the equilibrium and avoid falling. By collecting data from both healthy and ataxic individuals on these devices we were able to synchronise the data obtained from each device and apply supervised Machine Learning algorithms, like Neural Networks. These algorithms yielded very promising results as they were able to identify imbalance situations with more than 98\% of accuracy. Furthermore, the results obtained allowed us to verify that the synced datasets provided better results than the datasets of each device. Having this in mind, an application for the selected devices to allow real time classification of the generated inertial data was developed. This application, validated with healthy individuals, yielded results consistent with those previously obtained. }
{pt=Ataxia, oscilação postural, smartphone, smartwatch, feedback, aprendizagem automática, en=Ataxia, postural oscillation, smartphone, smartwatch, feedback, machine learning}

Novembro 10, 2017, 13:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Daniel Jorge Viegas Gonçalves

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado