Projeto - Airton Soares Júnior

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ESCOLA POLITÉCNICA DE PERNAMBUCO

USO DE MEDIDAS ANTROPOMÉTRICAS ADQUIRIDAS VIA MICROSOFT KINECT V1 PARA ESTIMATIVA DE ALTURA E PESO DE PACIENTES IMOBILIZADOS

ALUNO: AIRTON SOARES DA SILVA JÚNIOR ORIENTADOR: DIEGO JOSÉ RÁTIVA MILLÁN

Recife, setembro de 2017. 1

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1. Caracterização do Problema

Medidas de peso e altura são de extrema importância no âmbito médico, seja para determinar uma dieta de nutrientes mais efetiva ou para prescrever doses de medicamentos para um determinado paciente. Em circunstâncias adversas, como no caso de pacientes que estão impossibilitados de se mover ou se deslocar de seus leitos, mensurar essas grandezas não é uma tarefa trivial. Nesses casos existem duas formas usuais de conseguir esses valores: utilizar um tipo de leito que consiga realizar pesagem do paciente, que ainda é muito caro e por isso inviável na maioria dos hospitais [1], ou estimativa visual, baseada na experiência do examinador, que é a forma mais utilizada e muito suscetível erros [2]. As consequências de uma estimativa equivocada dessas medidas podem ir desde o atraso na cura da enfermidade do paciente até a o óbito do mesmo, devido à uma overdose de medicação [3] ou até mesmo da má nutrição do enfermo. Por esse motivo, vários pesquisadores vêm buscando métodos de inferir peso e altura tomando como referência medidas de segmentos corporais (antropometria), como: altura de joelho, circunferências de braço e panturrilha, espessuras de dobras cutâneas, etc. [4]. Analisando os dados coletados de formas diversas, foi possível obter equações que geram estimativas interessantes [5], porém ainda existe um aspecto do problema que pode ter grande impacto: o método de aquisição das medidas. Obter as medidas antropométricas do usuário de um modo físico (usando ferramentas medidoras como trenas ou réguas) pode se tornar um empecilho caso o paciente não possa por algum motivo ser movimentado ou tocado. Para isso, seria interessante o uso de algum equipamento portado de câmeras e outros aparatos que possam fazer análises mais rebuscadas do que é capturado e extrair as medidas necessárias para fornecer resultados tão bons quanto os que são produzidos com medidas manuais. Isso é o que esse projeto propõe.

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2. Objetivos

Nesse projeto almeja-se utilizar o Microsoft Kinect 1© e seus recursos disponíveis, como seu pacote de desenvolvimento e softwares desenvolvidos por terceiros e por mim, para extrair da forma mais efetiva possível medidas antropométricas como comprimento do antebraço e comprimento do tórax, além da área da projeção em duas dimensões dos membros, como os braços e as pernas. Essas medidas serão usadas para calibrar um sistema classificador que irá, mediante treinamento supervisionado, ser capaz de estimar o peso e a altura de um paciente deitado sobre o seu leito. Sendo assim, podemos definir os objetivos específicos desse projeto como: 1. Analisar a forma como o Microsoft Kinect V1 capta informação do ambiente e coleta seus dados; 2. Desenvolver um software que usa as informações captadas pelo Microsoft Kinect V1, e possivelmente de softwares de terceiros, para estimar medidas antropométricas; 3. Desenvolver uma rede neural capaz de receber como entrada medidas do paciente e inferir sua altura e peso de forma efetiva; 4. Integrar o hardware e os softwares desenvolvidos em uma solução simples e barata.

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3. Metodologia

Serão utilizados: 

Microsoft Kinect V1 para XBOX 360;



Kinect SDK 1.7;



Brekel Pro Body V1: API de terceiros que ajuda na extração das informações necessárias;



Códigos em C++ e C# utilizando o SDK disponível para o Kinect;



Computador com o sistema operacional Windows 7 ou superior.

Após a configuração do ambiente de desenvolvimento será desenvolvida uma aplicação simples que receba como entrada a imagem do paciente e retorne as medições necessárias. Após esses preparativos já será possível obter a base de dados que será usada para as inferências de altura e peso. Essa inferência usará as medidas dos voluntários como entrada para um sistema inteligente que irá aprender com os dados recebidos. Após a o aprendizado esse sistema será capaz de apontar a altura e o peso dos pacientes. Além da base de dados que será obtida durante o desenvolvimento do projeto, haverá o treinamento do sistema inteligente com bases já disponíveis publicamente, para desde esse momento calibrar a aprendizagem.

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4. Resultados e Impactos esperados

Espera-se ao fim desse projeto que o produto desenvolvido seja capaz de: 1. Captar de forma efetiva as medidas de comprimento e área da projeção em duas dimensões dos membros de um paciente sobre seu leito usando o Microsoft Kinect V1; 2. Usar essas medidas como entrada de uma rede neural treinada para inferir o peso e a altura; 3. Retornar resultados plausíveis que ajudem na medicação e nutrição do paciente.

A conclusão bem-sucedida desse projeto gerará um produto simples e barato, causando assim uma maior acessibilidade ao público, capaz de determinar o peso e altura de pacientes acamados de maneira mais confiável e embasada do que ocorre atualmente. Isso trará melhores e mais rápidos resultados na recuperação de pessoas nesse tipo de estado, já que suas doses de medicamentos serão aplicadas de forma mais precisa e sua nutrição poderá ser melhor distribuída. Além disso elimina-se o risco de contatos e movimentos desnecessários a um paciente que pode ter seu quadro piorado caso isso ocorresse. Será possível também demonstrar que é possível apenas com poucas medidas gerar resultado tão precisos quanto os que já estão presentes na literatura atual.

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5. Conclusões

Esse projeto almejará contribuir ainda mais para as áreas de inteligência artificial, visão computacional e para a medicina como um todo, auxiliando na recuperação de pacientes de forma mais rápida e tranquila, assim diminuindo os riscos de morte por superdose de medicamentos ou falta de nutrientes nos pacientes. O produto que é aqui proposto beneficiará boa parte da população que não tem condições financeiras para pagar por hospitais com condições de comprar equipamentos mais sofisticados, já que a solução descrita promete ser barata e assim mais acessível a hospitais mais populares. Por fim, a solução que será desenvolvida conseguirá demonstrar que com poucos recursos computacionais e técnicas já conhecidas na literatura é possível criar um produto que resolva um problema de com consequências elevadas, que beneficiará muitas pessoas.

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6. Referências Bibliográficas

[1]

DIAS, MCG; HORIE, LM; WAITZBERG, DL. Exame físico e antropometria. Nutrição oral, enteral e parenteral na prática clínica. 4ª ed. São Paulo, Ed. Atheneu, 2009, p. 383-419.

[2]

LEARY, TS., MILNER QJW., NILBLETT DJ. The accuracy of the estimation of body weight and height in the intensive care unit. European Journal of Anaesthesiology, p. 698-703, 11 nov. 2001.

[3]

TISSOT, E; CORNETTE, C; DEMOLY, P; JACQUET, M; BARALE, F; CAPELLIER, G. Medication errors at the administration stage in an intensive care unit. Intensive Care Med., p. 353-359, 1999;

[4]

MITCHELL, C. O.; LIPSCHITZ, David A. Arm length measurement as an alternative to height in nutritional assessment of the elderly. Journal of parenteral and enteral nutrition, p. 226-229, 1982.

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Anexo I - Cronograma de Atividades 1. Estudo do estado da arte; 2. Configuração do ambiente de desenvolvimento; 3. Desenvolvimento da aplicação responsável por captar as medidas antropométricas necessárias; 4. Desenvolvimento e configuração da rede neural; 5. Coleta de dados; 6. Treinamento e calibração da rede neural; 7. Análise dos Resultados; 8. Escrita da Monografia.

Tabela 1 - Cronograma de Atividades (22/08/17 – 30/11/17)

Atividade

Semanas 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 10 13 14 15

1 2 3 4 5 6 7 8

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PROJETO DE FINAL DE CURSO

De acordo:

Assinatura do Discente

Assinatura do (a) orientador (a)

Recife: ____ / ____ / ________

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