@article{de Oliveira_Pereira_Vale_Nagem_2016, title={SISTEMA DE RECONHECIMENTO DE IMAGENS PARA AVALIAÇÃO DO MOVIMENTO TORACOABDOMINAL EM RECEM-NASCIDOS}, volume={6}, url={https://periodicos.ufrn.br/reb/article/view/9998}, DOI={10.18816/r-bits.v6i1.9998}, abstractNote={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.<em><span style="font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-size: 10.0pt; font-family: ’Times New Roman’,’serif’; mso-fareast-font-family: ’Times New Roman’; mso-ansi-language: PT-BR; mso-fareast-language: PT-BR; mso-bidi-language: AR-SA;">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.</span></em>}, number={1}, journal={Revista Brasileira de Inovação Tecnológica em Saúde - ISSN:2236-1103}, author={de Oliveira, Heitor Bernardino and Pereira, Silvana Alves and Vale, Bárbara Emmily Cavalcanti and Nagem, Danilo Alves Pinto}, year={2016}, month={ago.} }