Uso de redes neurais e baropodômetro para classificação de escoliose e desvio lateral

• Autor(a) principal: Zanella, Edelvan Hellmann
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/182261
• topic: Escoliose; Baropodômetro; Redes neurais; Desvio lateral; Ângulo de Cobb; Scoliosis; Baropodometer; Neural network; Lateral deviation; Cobb's angle

O desvio lateral da coluna e a escoliose alteram o equilíbrio corporal de uma pessoa e a distribuição de seu peso nos pés. Atualmente com o auxílio do baropodômetro é possível medir a distribuição do peso corporal nos pés, trazendo inovação no que concerne sobre os impactos da escoliose nos mesmos. As alterações da coluna vertebral não são visíveis pelo baropodômetro, logo apenas mensurando a pressão dos pés não é possível determinar uma escoliose e seus possíveis ângulos. Dessa forma, adota-se o objetivo de realizar três redes neurais para classificação de escolioses com dados obtidos pelo baropodômetro do Laboratório de Instrumentação e Engenharia Biomédica (LIEB). No desenvolvimento das redes foram observadas vinte e cinco mil redes neurais feitas para cada proposta, sendo a rede neural A dividida em dois grupos que classificam o desvio lateral A1 (0º a 9º) e a escoliose A2 (10º a 20º) , a rede B foi dividida em dois grupos, B1 (10º a 13º) e B2 (14º a 20º) e a rede C1 que abrange o grupos A1, B1 e B2. A rede A (1,2) obteve uma acurácia média de 70,06%, a rede B (1,2) teve uma a acurácia média em 73,6% e a rede C (1,2,3) classificou em média 56,5% dos dados corretamente. Com os resultados obtidos conclui-se que uma classificação entre três grupos é inviável e a rede A e B podem ser utilizadas como métodos para acompanhamento de evolução ao longo do tempo.