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Previous issue date: 2016-08-04 / The nutritional control encounters obstacles when it comes to proper nutrition and at
certain times. Especially when dietary restriction is determined by medical prescription,
as the case of patients with diabetes or other disorders in which food can mean a matter of
life for those who are a ected by this disease. This work presents the hybrid developing
a mobile application that assists in monitoring and nutrition counseling of the patient
with food restriction or dysfunction. The application provides nutritional information to
be obtained from the description, bar code or even a picture of the food contained in the
plate. Therefore, the application used to computer vision techniques that distinguish the
elements of the meal, arti cial intelligence and fuzzy logic in the classi cation of food
through color and also informs through the accumulation of nutritional information for
the period if the patient is overtaking or not their food and daily necessities warning
about the abnormality. Although the study on application development is designed to
treat any type of dysfunction, only diabetes is an object of study in this release by the
constant warnings issued by the competent authorities of the risks it can cause. / O controle nutricional encontra obstáculos quando se trata da alimentação correta e em horários determinados. Principalmente, quando a restrição alimentar _e determinada por prescrição médica, como o caso de pacientes com diabetes ou outros distúrbios em que a alimentação pode significar uma questão de vida para aqueles que são acometidos por esse mal. Dessa forma, este trabalho apresenta o desenvolvimento híbrido de um aplicativo móvel que auxilia no monitoramento e na orientação nutricional do paciente com restrição ou disfunção alimentar. O aplicativo fornece informações nutricionais que serão obtidas pela descrição, código de barras ou até mesmo por uma fotografa dos alimentos contidos no prato. Para tanto, o aplicativo utiliza- se de técnicas de visão computacional que distinguem os elementos da refeição, inteligência artificial e lógica fuzzy na classificação do alimento por meio de cores e ainda informa através do acúmulo das informações nutricionais do período, se o paciente está ultrapassando ou não as suas necessidades diárias de alimento e alerta sobre a anormalidade. Ainda que o estudo no desenvolvimento do aplicativo seja elaborado para tratar qualquer tipo de disfunção, apenas a diabetes é objeto de estudo nessa versão, mediante aos constantes alertas emitidos pelas autoridades competentes dos riscos que pode causar.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.mackenzie.br:tede/3402 |
| Date | 04 August 2016 |
| Creators | Leme, Luciano Aparecido |
| Contributors | Omar, Nizam, Notargiacomo, Pollyana, Pimentel, Edson |
| Publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie, Engenharia Elétrica, UPM, Brasil, Escola de Engenharia Mackenzie (EE) |
| 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 do Mackenzie, instname:Universidade Presbiteriana Mackenzie, instacron:MACKENZIE |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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