Este projeto tem sido desenvolvido em parceria com a Faculdade de Ciências da Saúde do Trairí (FACISA - UFRN) com o objetivo de otimizar a avaliação dos movimentos toracoabdominal em recém-nascidos, depois de receber manobra de fisioterapia respiratória. Em recém-nascidos, não existe nenhum método eficaz para avaliar a cinemática respiratória. A técnica tradicional para a medição do volume respiratório, chamado pletismografia, não é viável para avaliações clínicas de recém-nascidos. Alguns estudos propõem uma solução diferente para este problema; usando imagens laterais do recém-nascido e processando essas imagens em software baseado em vetor, como CorelDraw ou AutoCAD, onde o usuário tem que adicionar manualmente uma curva sobre a região toracoabdominal e delimitar as áreas desejadas. Em relação a estes programas, cada imagem é analisada individualmente, a área do foco é calculada e convertida para cm², por aplicação de uma escala apropriada, a qual é derivada a partir de um valor de comprimento padrão na imagem. Após a análise de todas as imagens, o ponto máximo e mínimo do movimento respiratório é adquirido, proporcionando dados suficientes para avaliar a eficiência da manobra. No entanto, este processo é lento e impreciso, porque depende da eficiência do usuário nos referidos softwares. Neste contexto, este projeto foi desenvolvido, como um primeiro método funcional e automatizado para determinar o volume toracoabdominal a partir de imagens 2D de recém-nascidos. Desenvolvido usando caixas de ferramentas de processamento de imagem do MATLAB, o algoritmo é capaz de identificar os pontos de referência e de demarcar a curvatura do tórax automaticamente. Desta forma, a aplicação foi capaz de processar e quantificar, sequencialmente, um conjunto maior de imagens, utilizando sempre o mesmo padrão, que determina as zonas mínima e máxima do tórax e abdômen durante todo o movimento respiratório de recém-nascidos, antes e após a aplicação das manobras de fisioterapia respiratória.Este projeto tem sido desenvolvido em parceria com a Faculdade de Ciências da Saúde do Trairí (FACISA - UFRN) com o objetivo de otimizar a avaliação dos movimentos toracoabdominal em recém-nascidos, depois de receber manobra de fisioterapia respiratória. Em recém-nascidos, não existe nenhum método eficaz para avaliar a cinemática respiratória. A técnica tradicional para a medição do volume respiratório, chamado pletismografia, não é viável para avaliações clínicas de recém-nascidos. Alguns estudos propõem uma solução diferente para este problema; usando imagens laterais do recém-nascido e processando essas imagens em software baseado em vetor, como CorelDraw ou AutoCAD, onde o usuário tem que adicionar manualmente uma curva sobre a região toracoabdominal e delimitar as áreas desejadas. Em relação a estes programas, cada imagem é analisada individualmente, a área do foco é calculada e convertida para cm², por aplicação de uma escala apropriada, a qual é derivada a partir de um valor de comprimento padrão na imagem. Após a análise de todas as imagens, o ponto máximo e mínimo do movimento respiratório é adquirido, proporcionando dados suficientes para avaliar a eficiência da manobra. No entanto, este processo é lento e impreciso, porque depende da eficiência do usuário nos referidos softwares. Neste contexto, este projeto foi desenvolvido, como um primeiro método funcional e automatizado para determinar o volume toracoabdominal a partir de imagens 2D de recém-nascidos. Desenvolvido usando caixas de ferramentas de processamento de imagem do MATLAB, o algoritmo é capaz de identificar os pontos de referência e de demarcar a curvatura do tórax automaticamente. Desta forma, a aplicação foi capaz de processar e quantificar, sequencialmente, um conjunto maior de imagens, utilizando sempre o mesmo padrão, que determina as zonas mínima e máxima do tórax e abdômen durante todo o movimento respiratório de recém-nascidos, antes e após a aplicação das manobras de fisioterapia respiratória.
A captura de movimentos é um dos principais métodos para analise quantitativa de movimento, a partir do século XIX, desenvolveram-se inúmeros sistemas de captura, para aplicações na biomecânica, animações, jogos eletrônicos e filmes. Uma acurada análise de movimentos humanos requer o conhecimento de distintos campos científicos, por isto se necessita de ferramentas didáticos e métodos de pesquisa e aprendizagem. Os dispositivos de captura de movimentos atualmente encontrados no mercado apresentam algumas desvantagens para uso didático, como a dificuldade de transporte, alto custo e pouca liberdade para aquisição de dados. Por estes motivos, análise quantitativa de movimentos requerem laboratórios complexos. Em reação a estes problemas, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de captura barato, leve, portátil, freeware e de fácil uso para fins didáticos. Este projeto inclui a seleção de um dispositivo e o desenvolvimento do software. Um dispositivo foi escolhido e dois programas desenvolvidos, em ambientes de desenvolvimento diferentes, o primeiro em Microsoft Visual Studio C++ Express¸ para integração entre o dispositivo e registrar os movimentos, o outro em Qt Creator (devido a seu grande número de recursos de programação e visualização) para processamento e representação da captura de movimentos. Ambos visam uma interface de usuário gráfica amigável para uso em salas de aula e para auxiliar o dialogo entre profissionais da saúde e da engenharia a cerca de cinesiologia. O sistema funciona com o dispositivo Microsoft Kinect hardware, um computador com Windows 7 e os programas aqui apresentados.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.