Solução de saúde digital para a comunicação alternativa de pessoas com esclerose lateral amiotrófica

dc.contributor.advisorValentim, Ricardo Alexsandro de Medeiros
dc.contributor.advisorIDhttps://orcid.org/0000-0002-9216-8593pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3181772060208133pt_BR
dc.contributor.authorFernandes, Felipe Ricardo dos Santos
dc.contributor.authorIDhttps://orcid.org/0000-0003-0805-1796pt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9594127311197032pt_BR
dc.contributor.referees1Morais, Antonio Higor Freire de
dc.contributor.referees1IDhttps://orcid.org/0000-0002-5921-6696pt_BR
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7568055799308361pt_BR
dc.contributor.referees2Campos, Antônio Luiz Pereira de Siqueira
dc.contributor.referees3Gusmão, Cristine Martins Gomes de
dc.contributor.referees4Nagem, Danilo Alves Pinto
dc.contributor.referees5Arrais Júnior, Ernano
dc.contributor.referees6Coutinho, Karilany Dantas
dc.date.accessioned2023-12-21T20:37:18Z
dc.date.available2023-12-21T20:37:18Z
dc.date.issued2023-08-31
dc.description.abstractAmyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is a neurodegenerative disease that irreversibly impairs an individual’s motor system and functional abilities, even causing the progressive loss of communication skills and autonomy. Technological resources based on Augmentative and Alternative Communication, Computer Vision, and Machine Learning are essential for developing digital health solutions to enable the communicative process and autonomy that, consequently, promote improvements in the quality of life and survival of people with ALS. Focused on a Human-Computer Interaction (HCI) approach based on images of the eyes from a simple camera not mounted on the body, this work presents an assistive technology resource for Augmentative and Alternative Communication for people with ALS. The approach proposed in this work consists of an algorithmic model capable of recognizing the state of the eye (open or closed) in real-time and interoperating with Autonomus, a digital health solution designed by the Laboratory of Technological Innovation in Health at the Federal University of Rio Grande do Norte (LAIS/UFRN) for the communication of people with ALS. The model consists of four methodological processes: (i) image acquisition; (ii) Face detection; (iii) eye detection; and (iv) classifying the state of the eye, which is the foremost step for Human-Computer Interaction. An algorithmic study with a control group was conducted to evaluate the model’s overall performance and the Convolutional Neural Network (CNN) classification ability. The results related to the proposed model for classifying the state of the eye in real-time are promising and reach significant values of accuracy and f1-score above 92%. The results also point to the viability of developing low-cost assistive technology resources that guarantee universal access, health promotion, well-being, and reduced inequalities, which go beyond improvements in the communicative process of people with ALS. Therefore, the object of study of this work is also to enable and promotes the exercise of rights, citizenship, fundamental freedoms, and health care for people with ALS.pt_BR
dc.description.resumoA Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) é uma doença neurodegenerativa que compromete o sistema motor e as habilidades funcionais da pessoa de forma irreversível, causando, inclusive, a perda progressiva da capacidade de comunicação e da autonomia. Recursos tecnológicos baseados em Comunicação Aumentativa e Alternativa, Visão Computacional e Machine Learning são imprescindíveis para o desenvolvimento de soluções de saúde digital para a viabilização do processo comunicativo e da autonomia que, consequentemente, promovem melhorias na qualidade de vida e sobrevida da pessoa com ELA. Focado em uma abordagem de Interação Humano-Computador (IHC) baseada em imagens dos olhos provenientes de uma câmera simples e livre do corpo, este trabalho apresenta um recurso de tecnologia assistiva para a Comunicação Aumentativa e Alternativa de pessoas com ELA. A abordagem proposta neste trabalho consiste em um modelo algorítmico capaz de reconhecer o estado do olho (aberto ou fechado) em tempo real e de interoperar com o Autonomus, uma solução de saúde digital concebida pelo Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (LAIS/UFRN) para a comunicação de pessoas com ELA. O modelo é constituído por quatro processos metodológicos: (i) aquisição das imagens; (ii) detecção da Face; (iii) detecção dos olhos; e (iv) classificação do estado do olho, sendo esta a principal etapa para a IHC. Um estudo algorítmico com um grupo de controle foi conduzido para avaliar a performance geral do modelo e a capacidade de classificação da Rede Neural Convolucional (CNN). Os resultados relacionados ao modelo proposto para a tarefa de classificação do estado do olho em tempo real são promissores e alcançam valores significativos de acurácia e f1-score, acima de 92%. Os resultados também apontam para a viabilidade do desenvolvimento de recursos de tecnologias assistivas de baixo custo que garantem o acesso universal, promoção de saúde, bem estar e redução das desigualdades, aspectos que vão além das melhorias no processo comunicativo de pessoas com ELA. Portanto, o objeto de estudo deste trabalho também possibilita e promove o exercício dos direitos, da cidadania, das liberdades fundamentais e do cuidado assistencial à saúde da pessoa com ELA.pt_BR
dc.identifier.citationFERNANDES, Felipe Ricardo dos Santos. Solução de saúde digital para a comunicação alternativa de pessoas com esclerose lateral amiotrófica. Orientador: Dr. Ricardo Alexsandro de Medeiros Valentim. 2023. 135f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/56749
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃOpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectDoença neurodegenerativapt_BR
dc.subjectVisão computacionalpt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectProcessamento de imagempt_BR
dc.subjectDoença do neurônio motorpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.titleSolução de saúde digital para a comunicação alternativa de pessoas com esclerose lateral amiotróficapt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR

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