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http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/10762
Tipo: | Dissertação |
Título: | Um sistema evolutivo para auxiliar o diagnóstico da cifose e lordose |
Autor(es): | Lima Filho, Antonio Carlos de |
Primeiro Orientador: | Costa, Evandro de Barros |
metadata.dc.contributor.advisor-co1: | Lopes, Roberta Vilhena Vieira |
metadata.dc.contributor.referee1: | Costa, Fabio Paraguaçu Duarte da |
metadata.dc.contributor.referee2: | Silva, Leandro Dias da |
Resumo: | Este trabalho propõe a implementação de uma variação do algoritmo genético de Holland, para acompanhar a evolução da postura de um paciente através da análise de exames realizados pelo próprio paciente com a ajuda de um dispositivo móvel. O objetivo desse sistema é auxiliar o paciente a identificar a presença de alterações na coluna denominadas de cifose e lordose, momento em que o paciente precisará procurar ajuda médica. Para tanto, o sistema deverá receber informações sobre os limites dos ângulos da coluna considerados normais, aceitáveis e críticos para a cifose e lordose. Em seguida, o sistema passará a auxiliar mensalmente a realização do diagnóstico, gerado a partir de uma foto de perfil do paciente tirada por um dispositivo móvel, da qual é extraída um conjunto de informações, as quais são registradas em uma base de dados, para serem analisadas por um algoritmo genético. O algoritmo genético gera várias possibilidades de evolução para a coluna do paciente baseado nas informações registradas na base de dados, se estas informações conduzirem o algoritmo genético a encontrar uma situação considerado crítica para o paciente nos próximos mês, o sistema irá exibir uma mensagem na tela do celular informando ao paciente a necessidade do mesmo procurar um médico para avaliar sua coluna. Para validar a implementação do referido sistema, foram feitas simulações com imagem geradas com o photoshop. Os resultados obtidos com essas simulações demonstram a capacidade do sistema em prever com antecedência alterações na postura do paciente que podem levar a uma cifose ou lordose. |
Abstract: | This work proposes the implementation of a variation of Holland's genetic algorithm to monitor the evolution of a patient's posture through the analysis of exams performed by the patient with the aid of a mobile device. The purpose of this system is to help the patient to identify the presence of changes in the spine called kyphosis and lordosis, at which time the patient will need to seek medical help. Therefore, the system must receive information about the limits of the spine angles considered normal, acceptable and critical for kyphosis and lordosis. Then, the system will monthly assist in making the diagnosis, generated from a photo of the patient's profile taken by a mobile device, from which a set of information is extracted, which is recorded in a database, to be analyzed by a genetic algorithm. The genetic algorithm generates several evolution possibilities for the patient's spine from the information recorded in the database, if this information leads the genetic algorithm to find a situation considered critical for the patient in the coming months, the system will display a message on the screen cell phone informing the patient of the need to see a doctor to have their spine evaluated. To validate the implementation of this system, simulations were carried out with images generated with photoshop. The results obtained with these simulations demonstrate the system's ability to predict in advance changes in the patient's posture that can lead to kyphosis or lordosis. |
Palavras-chave: | Algoritmos genéticos Coluna vertebral Cifose Lordose Genetic algorithm Spine Pathologies App Kyphosis Lordosis |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Alagoas |
Sigla da Instituição: | UFAL |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento |
Citação: | LIMA FILHO, Antonio Carlos de. Um sistema evolutivo para auxiliar o diagnóstico da cifose e lordose. 2023. 118 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento) – Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento, Instituto de Computação, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2021. |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/10762 |
Data do documento: | 21-jun-2021 |
Aparece nas coleções: | Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC |
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