- O documento descreve um estudo para classificar movimentos humanos usando dados de um acelerômetro triaxial e uma rede neural artificial
- Foram capturados dados de movimentos de 5 voluntários usando um celular e cinto, e extraídas 9 características incluindo médias, desvios e frequências principais de cada eixo
- Uma RNA foi treinada usando validação cruzada repetida e obteve uma precisão média de 84,1% na classificação de 6 movimentos
Como é trabalhar em um serviço de radioterapia (físico médico)
Apresentação ENIC 2014 UFPB
1. Extração de características das curvas de um acelerômetro triaxialpara classificação de movimentos
Monitoramento Inteligente e Pervasivoda Saúde Humana
Titulo do Projeto
Titulo do Plano
Bolsista
Bruno Adônis de Sá
adonis@eng.ci.ufpb.br
Orientador
Prof. Clauirtonde Albuquerque Siebra
clauirton@di.ufpb.br
2. •Introdução
•Métodos
Captura dos dados
Definição das característica para qualificação dos dados
Especificação da Rede Neural Artificial
Treinamento e validação dos dados
•Resultados
•Conclusão
Sumário
3. •Necessidade de monitoramento constante de indicadores de saúde
Principalmente pessoas idosas
•Tarefa dificultada devido ao aumento da população e distância dos pacientes em relação aos centros de saúde
Como fazer isso de forma frequente e com baixo custo?
Introdução
Emergencia
Familiares
Agentes de saúde
Rede celular
Frequencia cardíaca, respiratória
Movimento
Bluetooth, ZigBee, WLAN
Monitoramento Remoto
“Ocomportamentodiáriodeumindivíduoéumimportanteindicadorparaseidentificar/preverproblemasdesaúde”.CentroNacionalparaPrevençãodeDoençasCrônicasePromoçãodaSaúde,GovernoAmericano,2013
6. •Captura dos dados
Aparelho celular e cinto utilizado na captura dos dados.
Método
7. •Captura dos dados
Aplicativo desenvolvido para plataforma Android e utilizado na captura e armazenamento dos dados advindos do acelerômetro.
Método
12. •Após validação da rede, a mesma foi utilizada para teste com um novo conjunto de 60 padrões que não foi utilizado no treinamento da rede.
Resultados (experimento adicional)
15. Extração de características das curvas de um acelerômetro triaxialpara classificação de movimentos
Monitoramento Inteligente e Pervasivoda Saúde Humana
Titulo do Projeto
Titulo do Plano
Bolsista
Bruno Adônis de Sá
adonis@eng.ci.ufpb.br
Orientador
Prof. Clauirtonde Albuquerque Siebra
clauirton@di.ufpb.br