SISTEMA DE RECONHECIMENTO DE IMAGENS PARA AVALIAÇÃO DO MOVIMENTO TORACOABDOMINAL EM RECEM-NASCIDOS

  • Heitor Bernardino de Oliveira Universidade Federal do Rio Grande do Norte - Campus Universitário Lagoa Nova CEP 59078-900 | Natal/RN – Brasil
  • Silvana Alves Pereira Universidade Federal do Rio Grande do Norte – Campus FACISA - Rua Vila Trairi, S/N - Centro - CEP 59200-000 | Santa Cruz/RN - Brasil
  • Bárbara Emmily Cavalcanti Vale Universidade Federal do Rio Grande do Norte – Campus FACISA - Rua Vila Trairi, S/N - Centro - CEP 59200-000 | Santa Cruz/RN - Brasil
  • Danilo Alves Pinto Nagem Universidade Federal do Rio Grande do Norte - Campus Universitário Lagoa Nova CEP 59078-900 | Natal/RN - Brasil

Resumo

Este projeto tem sido desenvolvido em parceria com a Faculdade de Ciências da Saúde do Trairí (FACISA - UFRN) com o objetivo de otimizar a avaliação dos movimentos toracoabdominal em recém-nascidos, depois de receber manobra de fisioterapia respiratória. Em recém-nascidos, não existe nenhum método eficaz para avaliar a cinemática respiratória. A técnica tradicional para a medição do volume respiratório, chamado pletismografia, não é viável para avaliações clínicas de recém-nascidos. Alguns estudos propõem uma solução diferente para este problema; usando imagens laterais do recém-nascido e processando essas imagens em software baseado em vetor, como CorelDraw ou AutoCAD, onde o usuário tem que adicionar manualmente uma curva sobre a região toracoabdominal e delimitar as áreas desejadas. Em relação a estes programas, cada imagem é analisada individualmente, a área do foco é calculada e convertida para cm², por aplicação de uma escala apropriada, a qual é derivada a partir de um valor de comprimento padrão na imagem. Após a análise de todas as imagens, o ponto máximo e mínimo do movimento respiratório é adquirido, proporcionando dados suficientes para avaliar a eficiência da manobra. No entanto, este processo é lento e impreciso, porque depende da eficiência do usuário nos referidos softwares. Neste contexto, este projeto foi desenvolvido, como um primeiro método funcional e automatizado para determinar o volume toracoabdominal a partir de imagens 2D de recém-nascidos. Desenvolvido usando caixas de ferramentas de processamento de imagem do MATLAB, o algoritmo é capaz de identificar os pontos de referência e de demarcar a curvatura do tórax automaticamente. Desta forma, a aplicação foi capaz de processar e quantificar, sequencialmente, um conjunto maior de imagens, utilizando sempre o mesmo padrão, que determina as zonas mínima e máxima do tórax e abdômen durante todo o movimento respiratório de recém-nascidos, antes e após a aplicação das manobras de fisioterapia respiratória.Este projeto tem sido desenvolvido em parceria com a Faculdade de Ciências da Saúde do Trairí (FACISA - UFRN) com o objetivo de otimizar a avaliação dos movimentos toracoabdominal em recém-nascidos, depois de receber manobra de fisioterapia respiratória. Em recém-nascidos, não existe nenhum método eficaz para avaliar a cinemática respiratória. A técnica tradicional para a medição do volume respiratório, chamado pletismografia, não é viável para avaliações clínicas de recém-nascidos. Alguns estudos propõem uma solução diferente para este problema; usando imagens laterais do recém-nascido e processando essas imagens em software baseado em vetor, como CorelDraw ou AutoCAD, onde o usuário tem que adicionar manualmente uma curva sobre a região toracoabdominal e delimitar as áreas desejadas. Em relação a estes programas, cada imagem é analisada individualmente, a área do foco é calculada e convertida para cm², por aplicação de uma escala apropriada, a qual é derivada a partir de um valor de comprimento padrão na imagem. Após a análise de todas as imagens, o ponto máximo e mínimo do movimento respiratório é adquirido, proporcionando dados suficientes para avaliar a eficiência da manobra. No entanto, este processo é lento e impreciso, porque depende da eficiência do usuário nos referidos softwares. Neste contexto, este projeto foi desenvolvido, como um primeiro método funcional e automatizado para determinar o volume toracoabdominal a partir de imagens 2D de recém-nascidos. Desenvolvido usando caixas de ferramentas de processamento de imagem do MATLAB, o algoritmo é capaz de identificar os pontos de referência e de demarcar a curvatura do tórax automaticamente. Desta forma, a aplicação foi capaz de processar e quantificar, sequencialmente, um conjunto maior de imagens, utilizando sempre o mesmo padrão, que determina as zonas mínima e máxima do tórax e abdômen durante todo o movimento respiratório de recém-nascidos, antes e após a aplicação das manobras de fisioterapia respiratória.

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Biografia do Autor

Silvana Alves Pereira, Universidade Federal do Rio Grande do Norte – Campus FACISA - Rua Vila Trairi, S/N - Centro - CEP 59200-000 | Santa Cruz/RN - Brasil
UFRN
Bárbara Emmily Cavalcanti Vale, Universidade Federal do Rio Grande do Norte – Campus FACISA - Rua Vila Trairi, S/N - Centro - CEP 59200-000 | Santa Cruz/RN - Brasil
UFRN
Danilo Alves Pinto Nagem, Universidade Federal do Rio Grande do Norte - Campus Universitário Lagoa Nova CEP 59078-900 | Natal/RN - Brasil
UFRN

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Publicado
17-08-2016
Como Citar
de Oliveira, H. B., Pereira, S. A., Vale, B. E. C., & Nagem, D. A. P. (2016). SISTEMA DE RECONHECIMENTO DE IMAGENS PARA AVALIAÇÃO DO MOVIMENTO TORACOABDOMINAL EM RECEM-NASCIDOS. Revista Brasileira De Inovação Tecnológica Em Saúde - ISSN:2236-1103, 6(1). https://doi.org/10.18816/r-bits.v6i1.9998
Seção
Artigos Premiados