Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3582
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dc.contributor.authorCOSTA, Gleidson Mendes-
dc.date.accessioned2019-06-18T16:35:50Z-
dc.date.available2019-06-18T16:35:50Z-
dc.date.issued2017-07-13-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/3582-
dc.descriptionAbstract The spine is composed of 33 vertebrae, 7 vertebrae in the cervical region, 12 vertebrae in the thoracic region, 5 vertebrae in the lumbar region, 5 in the sacral region and 4 vertebrae in the region of the coccyx. Important for locomotion, balance and nervous system protection, it has curves formed by the alignments of the vertebrae. These physiological curves are named as cervical lordosis, thoracic kyphosis, lumbar lordosis and sacr-coccine kyphosis. The occurrence of abnormalities in the curvature of the spine is due to poor alignment of the vertebrae that may undergo curvature increase or rectification. This work aims to develop a methodology for quantitative measurement of human spine curvature in the sagittal plane without the use of markers in the human body. The extraction of the curvature of the spine is performed using the techniques of image processing and the least squares method and the quantification of the values of the curvatures by tangent arcs. A group of 15 people, aged between 18 and 28 years old and with a healthy body mass index, participated in the research, allowing the images of the frontal plane of the spine to be captured in three different positions (best possible position and feet together, best position possible and feet separated at hip width and relaxed position) and on two different days; And allowing the diagnosis of a professional based on their experience in the subject. The reason for capture imagens in different positions and different days is to validate the methodology regarding the measurements obtained by extraction of the model of the curvature of the spine. For this validation, a statistical analysis of variance method was used, which must show the non-occurrence of a statistically significant difference between the values of the group between positions and between days (p-value> 0.05). When performing the analysis of variance between positions and different days, values for p-values higher than 0.05 were obtained. It means that there were no statistically significant differences that invalidated the methodology. In order to perform the classification of values in normal or abnormal curvatures, the professional diagnosis was used to create classifier models such as multilayer perceptron and decision tree with algorithm j48. The accuracy of these classifiers was compared to the accuracy of the classification of angles by ranges of normal angles defined by different authors, obtaining an accuracy rate higher than those already predefined for the cases defined in this work.pt_BR
dc.description.abstractA coluna vertebral é formada por 33 vértebras, sendo 7 vértebras na região cervical, 12 vértebras na região torácica, 5 vértebras na região lombar, 5 na região sacral e 4 vértebras na região do cóccix. Importante para a locomoção, equilíbrio e proteção do sistema nervoso, ela possui curvas formadas pelo alinhamento das vértebras. Estas curvas fisiológicas são denominadas de lordose cervical, cifose torácica, lordose lombar e cifose sacro-coccígenea. A ocorrência de anormalidades na curvatura da coluna é devido ao mal alinhamento das vértebras que podem sofrer aumento ou retificação da curvatura. Este trabalho tem como objetivo construir uma metodologia de medição quantitativa da curvatura da coluna vertebral humana no plano sagital sem a utilização de marcadores no corpo humano. A extração o modelo da curvatura da coluna vertebral é realizada com o uso de técnicas de processamento de imagens e o método dos mínimos quadrados e a quantificação dos valores das curvaturas por arcos tangentes. Um grupo de 15 pessoas, com faixa etária entre 18 e 28 anos e com o índice médio de massa corporal saudável, participou da pesquisa permitindo a captura das imagens do plano frontal da coluna, em três posições diferentes (melhor posição possível e pés juntos, melhor posição possível e pés separados na largura do quadril e posição relaxada) e em dois dias diferentes; e permitindo o diagnóstico de um profissional baseando-se na sua experiência no assunto. A razão para a as capturas em posições diferentes e dias diferentes é para validar a metodologia quanto às medidas obtidas pela extração do modelo da curvatura da coluna vertebral. Para esta validação foi utilizado método estatístico de análise de variância, que precisa apresentar a não ocorrência de diferença estatística significante entre os valores do grupo entre posições e entre os dias (p-value > 0.05). Ao realizar a análise de variância entre as posições e dias diferentes obteve-se valores para p-value maiores que 0.05. Ou seja, não houve diferenças estatísticas significantes que invalidassem a metodologia. A fim de ser realizado a classificação dos valores em curvaturas normais ou anormais, foi utilizado o diagnóstico do profissional para a criação de modelos de classificadores como multilayer perceptron e árvore de decisão com algoritmo j48. A acurácia destes classificadores foi comparada à acurácia da classificação dos ângulos por faixas de ângulos normais definidas por diferentes autores, obtendo uma taxa de acerto maior que as já predefinidas para os casos definidos neste trabalho.pt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopt_BR
dc.subjectProcessamento de imagempt_BR
dc.subjectColuna vertebralpt_BR
dc.subjectCurvaturas da coluna vertebral no plano sagitalpt_BR
dc.subjectImage processingpt_BR
dc.subjectSpinept_BR
dc.subjectSpine curvatures in the sagital planept_BR
dc.titleAnálise computacional da curvatura da coluna vertebral humana no plano sagitalpt_BR
dc.title.alternativeComputational analysis of the curvature of the spine in the sagittal planept_BR
dc.typeOtherpt_BR
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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