Avaliação de escoliose utilizando baropodômetro e rede neural artificial

• Autor(a) principal: Fanfoni, Caroline Meireles [UNESP]
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/150994
• topic: Escoliose; Baropodômetro; Redes neurais artificiais; Retropropagação

A patologia mais recorrente na coluna vertebral é a escoliose. A modificação estrutural causada pela escoliose gera o desalinhamento postural global do indivíduo. Uma das modificações causadas pelo desalinhamento postural é a forma como o indivíduo distribui o peso na região plantar dos pés. O objetivo deste trabalho foi implementar um sistema eletrônico constituído por um baropodômetro e redes neurais artificiais para separar pacientes com Grau I na classificação de Ricard, de 1o a 19o de escoliose, em dois grupos, C1 (1o a 9o) e C2 (10o a 19o). A maior percentagem de pacientes com escoliose está nesta faixa, aqueles que não precisam usar coletes ou fazer cirurgia, e cujo tratamento é realizado com ginásticas especiais e com avaliações freqüentes pelo profissional de saúde. A classificação dos pacientes nos grupos de escoliose foi implementada com o software Matlab e redes neurais artificiais, usando o algoritmo de treinamento backpropagation. A precisão média da classificação foi de 93,7% para o grupo C1 e 94,5% para o grupo C2. As acurácias na classificação foram de 83,3% para o grupo C1 e 96% para o grupo C2. O sistema implantado pode contribuir para o tratamento de pacientes com grau de escoliose na faixa de 1o a 19o, o intervalo de maior incidência desta patologia, no qual o monitoramento da condição clínica com técnicas não invasivas é de fundamental importância.