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Percorrer por autor "Cardoso, Nuno Filipe de Oliveira"

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  • Deteção do modo de transporte para o cuidado de idosos
    Publication . Cardoso, Nuno Filipe de Oliveira; Pereira, Nuno Alexandre Magalhães
    Com o aumento da esperança média de vida, é percetível o envelhecimento da população e, consequentemente, uma diminuição das condições sociais e económicas para o cuidado diário de idosos. Tendo isto em conta, mais atenção está a ser dada aos sistemas de cuidados remotos para ajudar os pacientes a cuidar de si mesmos, diminuindo a necessidade de cuidados de saúde convencional. A atividade física humana é uma característica importante de alguns dos novos sistemas de prevenção e monitorização, portanto parâmetros relacionados com esta temática têm recebido um interesse crescente por parte dos profissionais de saúde, como, por exemplo, fisioterapeutas, cuidadores de idosos e nutricionistas. Este projeto propõe-se a detetar vários modos de transporte, usando para isso informação proveniente dos vários sensores disponíveis num smartphone comum, adicionando ainda métodos que se aproveitam das informações circundantes, tais como pontos de acesso Wi-Fi de forma a melhorar a precisão global do sistema. Ao monitorizar os modos mais comuns de transporte utilizados pela população sénior, como caminhar, autocarro, metro, comboio e carro, será possível auxiliar o trabalho dos profissionais de saúde, dando-lhes conhecimento sobre os hábitos de atividade física do utilizador, permitindo ainda perceber se o idoso tem uma vida sedentária, se existem mudanças nos padrões de movimento diário, fornecer indicação sobre a falta de atividades sociais, se é suficientemente independente na sua vida quotidiana, ou se está a fazer exercício suficiente. Esta tese descreve o modo como vários classificadores referidos no estado da arte para a deteção do modo de transporte foram treinados e avaliados. O classificador, Decision Tree, demonstrou melhor performance na deteção do modo de transporte e foi implementado de forma a poder ser utilizado por outras aplicações Android. Para isso foi implementado um sistema como prova de conceito para demonstrar o funcionamento do classificador de transporte. O classificador foi incorporado numa aplicação para o cuidado de idosos, que pode ser usado por profissionais de saúde e afins para monitorizar os padrões de atividade diária das pessoas idosas. O classificador foi criado usando mais de 24 horas de dados de transporte de um grupo de 15 indivíduos e pode, teoricamente, atingir mais de 96,1% de precisão. No entanto, uma validação do mundo real do sistema implementado obteve 88,97% de precisão. Em alinhamento com a investigação feita nesta tese, um artigo foi submetido e aceite para conferência. O anexo C apresenta o trabalho aceite na octogésima Conferência Internacional IEEE Healthcom, realizada em Munique, em setembro de 2016.
    2016Dissertação de mestrado Acesso aberto Ver mais