Classificação automática de dor em neonatos através da segmentação de partes da face
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI |
Texto Completo: | https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/4434 |
Resumo: | Uma das formas de se avaliar a dor neonatal é através da análise da expressão facial, com avaliação da movimentação das regiões faciais. No entanto, a identificação da dor em recém-nascidos internados em Unidade de Terapia Intensiva Neonatal (UTIN), pode ser dificultada pela presença de aparatos em sua face, que são necessários para a manutenção da vida. Muitos trabalhos estão sendo desenvolvidos para avaliação da expressão facial de dor neonatal, mas o uso de aparatos na região facial inviabiliza a possibilidade de detecção automática da face e sua análise, justamente pela incapacidade de visualizar alguns pontos faciais. Diante disso, este trabalho visa aperfeiçoar o sistema automatizado de identificação de dor em neonatos, enquanto estes encontram-se em leitos ou incubadoras, possibilitando o diagnóstico da face de dor, estando o neonato com ou sem aparatos em sua face. Para isso, foi criado um sistema de segmentação facial utilizando redes neurais convolucionais treinadas e modificadas. Estas redes foram desenvolvidas a partir da utilização de um banco de dados da UNIFESP contendo imagens de neonatos sem artefatos médicos em seus rostos. Como etapas subsequentes há detecção facial, segmentação e extração das áreas de interesse da face e para finalizar foi feito o processo de data augmentation. Após essa série de etapas houve a criação do banco de dados para cada segmento de face utilizados para o treinamento das redes neurais convolucionais. Com os bancos de dados criados, as redes conseguiram classificar a dor com uma acurácia aproximada de 71,16% para o seguimento da boca e 76,74% para os seguimentos dos olhos. |
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