Blink WelL: Blink monitoring software for dry eye treatment
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2024 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRJ |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11422/22868 |
Resumo: | A doença do olho seco é uma condição crônica cada vez mais relevante, que afeta muitas pessoas com sintomas como fadiga ocular, ardência e distúrbios na visão. Apesar de grandes esforços de pesquisadores, a doença continua forte e muitas pessoas não encontram alívio nas opções de tratamento existentes, o que tem suscitado a necessidade de intervenções inovadoras. Sua correlação com o tempo que usuários passam em telas digitais tem sido comprovada por diversos estudos, e a causa raiz do problema reside no fato que telas estimulam hábitos inadequados de piscar. Baixa frequência de piscadas e alta presença de piscadas incompletas são os principais agressores. Este trabalho tem como objetivo contribuir para esse campo em crescimento, documentando o desenvolvimento de um aplicativo assistencial especificamente projetado para auxiliar pessoas com olhos secos. O software proposto aplica métodos existentes de detecção de piscadas para monitorar a frequência de piscadas do usuário e seu tempo de tela. Essas estatísticas podem então ser utilizadas para promover hábitos de piscar mais saudáveis, lembrando o usuário de piscar e fazer pausas através de notificações. Com o aumento da frequência de piscadas e pausas regulares, o aplicativo busca aliviar os sintomas de olho seco e impedir a progressão da doença, representando assim uma alternativa em direção à melhoria do bem-estar de pessoas que sofrem com a doença do olho seco. O software foi desenvolvido usando Python como linguagem de programação e usufrui de bibliotecas como PyQt, para a interface gráfica, e MediaPipe, para detecção de pontos faciais. O código é aberto e está disponível para download via GitHub. |
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Blink WelL: Blink monitoring software for dry eye treatmentDoença do olho secoDry eye diseaseDesenvolvimento de softwareCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOA doença do olho seco é uma condição crônica cada vez mais relevante, que afeta muitas pessoas com sintomas como fadiga ocular, ardência e distúrbios na visão. Apesar de grandes esforços de pesquisadores, a doença continua forte e muitas pessoas não encontram alívio nas opções de tratamento existentes, o que tem suscitado a necessidade de intervenções inovadoras. Sua correlação com o tempo que usuários passam em telas digitais tem sido comprovada por diversos estudos, e a causa raiz do problema reside no fato que telas estimulam hábitos inadequados de piscar. Baixa frequência de piscadas e alta presença de piscadas incompletas são os principais agressores. Este trabalho tem como objetivo contribuir para esse campo em crescimento, documentando o desenvolvimento de um aplicativo assistencial especificamente projetado para auxiliar pessoas com olhos secos. O software proposto aplica métodos existentes de detecção de piscadas para monitorar a frequência de piscadas do usuário e seu tempo de tela. Essas estatísticas podem então ser utilizadas para promover hábitos de piscar mais saudáveis, lembrando o usuário de piscar e fazer pausas através de notificações. Com o aumento da frequência de piscadas e pausas regulares, o aplicativo busca aliviar os sintomas de olho seco e impedir a progressão da doença, representando assim uma alternativa em direção à melhoria do bem-estar de pessoas que sofrem com a doença do olho seco. O software foi desenvolvido usando Python como linguagem de programação e usufrui de bibliotecas como PyQt, para a interface gráfica, e MediaPipe, para detecção de pontos faciais. O código é aberto e está disponível para download via GitHub.Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilInstituto de ComputaçãoUFRJRossetto, SilvanaJardim, Maria Helena Cautiero HortaSilva, João Carlos Pereira daGaeta, André de Macedo2024-05-23T14:21:28Z2024-05-25T03:00:21Z2024-03-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://hdl.handle.net/11422/22868enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJ2024-05-25T03:00:21Zoai:pantheon.ufrj.br:11422/22868Repositório InstitucionalPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestpantheon@sibi.ufrj.bropendoar:2024-11-11T16:33:19.783534Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false |
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A doença do olho seco é uma condição crônica cada vez mais relevante, que afeta muitas pessoas com sintomas como fadiga ocular, ardência e distúrbios na visão. Apesar de grandes esforços de pesquisadores, a doença continua forte e muitas pessoas não encontram alívio nas opções de tratamento existentes, o que tem suscitado a necessidade de intervenções inovadoras. Sua correlação com o tempo que usuários passam em telas digitais tem sido comprovada por diversos estudos, e a causa raiz do problema reside no fato que telas estimulam hábitos inadequados de piscar. Baixa frequência de piscadas e alta presença de piscadas incompletas são os principais agressores. Este trabalho tem como objetivo contribuir para esse campo em crescimento, documentando o desenvolvimento de um aplicativo assistencial especificamente projetado para auxiliar pessoas com olhos secos. O software proposto aplica métodos existentes de detecção de piscadas para monitorar a frequência de piscadas do usuário e seu tempo de tela. Essas estatísticas podem então ser utilizadas para promover hábitos de piscar mais saudáveis, lembrando o usuário de piscar e fazer pausas através de notificações. Com o aumento da frequência de piscadas e pausas regulares, o aplicativo busca aliviar os sintomas de olho seco e impedir a progressão da doença, representando assim uma alternativa em direção à melhoria do bem-estar de pessoas que sofrem com a doença do olho seco. O software foi desenvolvido usando Python como linguagem de programação e usufrui de bibliotecas como PyQt, para a interface gráfica, e MediaPipe, para detecção de pontos faciais. O código é aberto e está disponível para download via GitHub. |
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