Resumo

Este trabalho apresenta uma abordagem computacional para recomendar exercícios fisioterápicos a partir das análises da amplitude de movimento capturada em tempo real por meio de um sensor de movimento (MS-KinectTM). Com intuíto de se obter uma recomendação de novos exercícios com base no histórico do paciente durante o tratamento de uma patologia. Os dados do movimento capturado são processados e analisados, fornecendo uma segunda opnião ao terapeuta sobre o caso. Para avaliar a aplicabilidade e viabilidade do sistema, foi aplicado um teste com 20 sujeitos em tratamento da dor lombar (lombalgia mecânica), e o conjunto de dados foi análisado por outros 5 fisioterapeutas que sugeriram exercícios, catalogados na base de dados do sistema. Foi utilizado um método agrupamento de dados sobre as amplitudes de movimento em relação ao índice de incapacidade de movimento e as medidas antropométricas dos sujeitos. E novamente outro técnica de inteligência computacional para recomendar os novos exercícios. Nas conclusões evidencia-se com certo grau de certeza a viabilidade do sistema e sua sugestão de aplicação das técnicas nele contida para recomendação de outros tratamento de patologias de disfunções musculares.

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