• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.18.2016.tde-13062016-184240
Document
Auteur
Nom complet
Caio Benatti Moretti
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2016
Directeur
Jury
Caurin, Glauco Augusto de Paula (Président)
Aróca, Rafael Vidal
Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo
Titre en portugais
Análise de grandezas cinemáticas e dinâmicas inerentes à hemiparesia através da descoberta de conhecimento em bases de dados
Mots-clés en portugais
Aprendizado de máquina
Descoberta de conhecimento em bases de dados
KDD
Mineração de dados
Reabilitação
Robótica de reabilitação
Resumé en portugais
Em virtude de uma elevada expectativa de vida mundial, faz-se crescente a probabilidade de ocorrer acidentes naturais e traumas físicos no cotidiano, o que ocasiona um aumento na demanda por reabilitação. A terapia física, sob o paradigma da reabilitação robótica com serious games, oferece maior motivação e engajamento do paciente ao tratamento, cujo emprego foi recomendado pela American Heart Association (AHA), apontando a mais alta avaliação (Level A) para pacientes internados e ambulatoriais. No entanto, o potencial de análise dos dados coletados pelos dispositivos robóticos envolvidos é pouco explorado, deixando de extrair informações que podem ser de grande valia para os tratamentos. O foco deste trabalho consiste na aplicação de técnicas para descoberta de conhecimento, classificando o desempenho de pacientes diagnosticados com hemiparesia crônica. Os pacientes foram inseridos em um ambiente de reabilitação robótica, fazendo uso do InMotion ARM, um dispositivo robótico para reabilitação de membros superiores e coleta dos dados de desempenho. Foi aplicado sobre os dados um roteiro para descoberta de conhecimento em bases de dados, desempenhando pré-processamento, transformação (extração de características) e então a mineração de dados a partir de algoritmos de aprendizado de máquina. A estratégia do presente trabalho culminou em uma classificação de padrões com a capacidade de distinguir lados hemiparéticos sob uma precisão de 94%, havendo oito atributos alimentando a entrada do mecanismo obtido. Interpretando esta coleção de atributos, foi observado que dados de força são mais significativos, os quais abrangem metade da composição de uma amostra.
Titre en anglais
Analysis of kinematic and dynamic data inherent to hemiparesis through knowledge discovery in databases
Mots-clés en anglais
Data mining
KDD
Knowledge discovery in databases
Machine learning
Rehabilitation
Rehabilitation robotics
Resumé en anglais
As a result of a higher life expectancy, the high probability of natural accidents and traumas occurences entails an increasing need for rehabilitation. Physical therapy, under the robotic rehabilitation paradigm with serious games, offers the patient better motivation and engagement to the treatment, being a method recommended by American Heart Association (AHA), pointing the highest assessment (Level A) for inpatients and outpatients. However, the rich potential of the data analysis provided by robotic devices is poorly exploited, discarding the opportunity to aggregate valuable information to treatments. The aim of this work consists of applying knowledge discovery techniques by classifying the performance of patients diagnosed with chronic hemiparesis. The patients, inserted into a robotic rehabilitation environment, exercised with the InMotion ARM, a robotic device for upper-limb rehabilitation which also does the collection of performance data. A Knowledge Discovery roadmap was applied over collected data in order to preprocess, transform and perform data mining through machine learning methods. The strategy of this work culminated in a pattern classification with the abilty to distinguish hemiparetic sides with an accuracy rate of 94%, having eight attributes feeding the input of the obtained mechanism. The interpretation of these attributes has shown that force-related data are more significant, comprising half of the composition of a sample.
 
AVERTISSEMENT - Regarde ce document est soumise à votre acceptation des conditions d'utilisation suivantes:
Ce document est uniquement à des fins privées pour la recherche et l'enseignement. Reproduction à des fins commerciales est interdite. Cette droits couvrent l'ensemble des données sur ce document ainsi que son contenu. Toute utilisation ou de copie de ce document, en totalité ou en partie, doit inclure le nom de l'auteur.
Date de Publication
2016-06-16
 
AVERTISSEMENT: Apprenez ce que sont des œvres dérivées cliquant ici.
Tous droits de la thèse/dissertation appartiennent aux auteurs
CeTI-SC/STI
Bibliothèque Numérique de Thèses et Mémoires de l'USP. Copyright © 2001-2019. Tous droits réservés.