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Previous issue date: 2018-02-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The use of mobile devices for the continuous monitoring of patients with a particular
pathology may benefit in their prevention, diagnosis and treatment. The objective
of this work is the construction of a Medical Assistance Equipment (EMA) for the
monitoring of patients with pathology related to di culty in the food intake process
and/or Oropharyngeal Dysphagia. The EMA works by capturing the movements and
sound signals generated during the chewing and swallowing process and, from this,
identifies the physical type of the food, classifying it as: i) liquid; ii) pasty; iii) solid. It is
important to emphasize the requirements for a construction of EMA were taken from
the context of Dysphagia. After a classification, the information is stored generating a
food history, with detailed information about the meals performed and the distribution
of Dysphagia that the patient is. To this end, a domain ontology was implemented with
logical axioms capable of classifying the type of physical material of the swallowed
food based on the analysis of the data captured during the swallowing process. In
order to analyze the results generated by the EMA, experiments were carried out in
a real environment with 10 participants, authorized by the ethics committee under
the following opinion number: 2.332.026. Each participant was invited to swallow
liquid, pasty and solid foods. The data generated by the participants were analyzed
and classified by the developed ontology. At the end, the results presented 100% of
correct answers in relation to experiments with solid foods, 80% of correct answers in
experiments with liquid foods and 75% of correct answers in relation to experiments
with pasty foods. A general analysis of the EMA presented the safety area of 85%. Finally,
the EMA provided relevant results regarding correct classification of data. Thus, a
medical team can monitor, from a distance, the patient’s evolution onwards, the detailed
information available, not EMA, facilitating the monitoring process and improving a
quality of life of patients requiring remote monitoring / O uso de dispositivos móveis para o monitoramento contínuo de pacientes com
uma determinada patologia pode beneficiar significativamente em sua prevenção,
diagnóstico e tratamento. O objetivo deste trabalho é a construção de um Equipamento
Médico Assistencial (EMA) para o monitoramento de pacientes com alguma patologia
relacionada à dificuldade no processo de ingestão de alimentos e/ou Disfagia Orofaríngea.
O EMA funciona através da captura dos movimentos e dos sinais sonoros gerados
durante o processo de mastigação e deglutição, e, a partir disso, identifica o tipo físico
do alimento, classificando-o em: i) líquido; ii) pastoso; iii) sólido. É importante ressaltar
que os requisitos definidos para a construção do EMA foram retirados do contexto da
Disfagia. Após a classificação, essas informações são armazenadas gerando um histórico
alimentar com informações detalhadas sobre as refeições realizadas e o nível de Disfagia
que o paciente se encontra. Para este fim, foi implementada uma ontologia de domínio
com axiomas lógicos capazes de classificar o tipo físico do alimento deglutido tendo
por base a análise dos dados capturados durante o processo de deglutição. Com o
intuito de analisar os resultados gerados pelo EMA, foram realizados experimentos
em ambiente real com 10 participantes, autorizado pelo comitê de ética sob o seguinte
número de parecer: 2.332.026. Cada participante foi convidado a deglutir alimentos
líquidos, pastosos e sólidos. Os dados gerados pelos participantes foram analisados e
classificados pela ontologia desenvolvida. Ao final, os resultados apresentam 100% de
acerto em relação aos experimentos realizados com alimentos sólidos, 80% de acerto em
relação aos experimentos realizados com alimentos líquidos e 75% de acerto em relação
aos experimento realizados com alimentos pastosos. A análise geral do EMA apresentou
o nível de acurácia de 85%. Por fim, o EMA proporcionou resultados relevantes quanto à
classificação correta de dados. Assim, a equipe médica pode acompanhar, a distância, a
evolução do paciente diante das informações detalhadas disponíveis no EMA, facilitando
o processo de monitoramento e melhorando a qualidade de vida dos pacientes que
necessitam de acompanhamento a distância / 2018-06-14
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:bdtd.ufersa.edu.br:tede/834 |
| Date | 02 February 2018 |
| Creators | Barbalho, Ingridy Marina Pierre |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/9378258073324535, Leite, Cicilia Raquel Maia, Silva, Patrício de Alencar, Mendes Neto, Francisco Milton, Rosa, Suélia de Siqueira Rodrigues Fleury |
| Publisher | Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, UFERSA, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFERSA, instname:Universidade Federal Rural do Semi-Árido, instacron:UFERSA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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