Colete Instrumentado para reeducação postural

A coluna vertebral é um dos elementos do corpo humano que mais lesões e danos irreparáveis sofre. Segundo a organização mundial de saúde, 85% da população mundial sofre de dores na coluna e estas representam mais de 50% das causas de incapacidade física transitória ou perma-nente em idade laboral. Uma das principais causas desses danos prende-se com uma postura cor-poral incorreta o que provoca alterações nas estruturas da coluna. Nesse contexto, a existência de um dispositivo capaz de avaliar em tempo real a postura corporal, e que simultaneamente, alerte para a ocorrência de posturas incorretas assume-se como uma mais-valia para a prevenção deste tipo de situações. Neste trabalho é proposto um “colete” instrumentado para reeducação postural, capaz de dotar os utilizadores de informação relativa à sua postura ao nível da coluna vertebral. O dispositivo é com-posto por um conjunto de sensores IMU, estrategicamente colocados para melhor caraterização do perfil da coluna. Os dados sensoriais são classificados por uma unidade de processamento central. Nesta unidade, além de outras funcionalidades, está implementado um classificador cujos dados de treino foram obtidos numa outra tese de mestrado desenvolvida paralelamente. Em caso de postura incorreta, os utilizadores serão alertados através de um sinal sonoro e vibratório. O sistema funciona como um wearable, stand-alone, ou seja, não necessita de qualquer tipo de aplicação ou componente externo. Contudo, foi desenvolvida uma API cujo objetivo é potenciar a utilização do dispositivo noutro tipo de aplicações. Para demonstrar a aplicabilidade da API, foram desenvolvidas duas aplicações, uma para computador e outra para dispositivos móveis Android. Estas permitem monitorizar em tempo real o perfil da coluna, lançar notificações de postura incor-reta, entre outros. O protótipo e as aplicações foram testados em contexto de aula por 10 indivíduos em dois momentos de monitorização distintos, um primeiro momento sem qualquer tipo de feedback ativo e um segundo com feedback ativo. Estes testes serviram para validação de usabilidade, fiabilidade e depuração de erros. Os testes demonstraram que o sistema possui elevado nível de fiabilidade na classificação da postura promovendo a reeducação postural. A totalidade dos sujeitos apresentaram um decrés-cimo percentual no tempo passado com postura incorreta no segundo dia de testes face ao dia de referência em que os sistemas de feedback se encontravam desligados. Em alguns casos, a diminuição atingiu valores próximos de 80%.

Interface virtual com sensor 3D para interação de pessoas acamadas

A interação homem-máquina tem evoluído significativamente nos últimos anos, a ponto de permitir desenvolver soluções adequadas para apoio a pessoas que possuem um certo tipo de limitação física ou cognitiva. O desenvolvimento de técnicas naturais e intuitivas de interação, as chamadas Natural User Interface (NUI), permitem, hoje, que pessoas que estejam acamadas e/ou com incapacidade motora possam executar um conjunto de ações por intermédio de gestos, aumentando assim a sua qualidade de vida. A solução implementada neste projecto é baseada em processamento de imagem e visão por computador através do sensor 3D Kinect e consiste numa interface natural para o desenvolvimento de uma aplicação que reconheça gestos efetuados por uma mão humana. Os gestos identificados pela aplicação acionam um conjunto de ações adequados a uma pessoa acamada, como, por exemplo, acionar a emergência, ligar ou desligar a TV ou controlar a inclinação da cama. O processo de desenvolvimento deste projeto implicou várias etapas. Inicialmente houve um trabalho intenso de investigação sobre as técnicas e tecnologias consideradas importantes para a realização do trabalho - a etapa de investigação, a qual acompanhou praticamente todo o processo. A segunda etapa consistiu na configuração do sistema ao nível do hardware e do software. Após a configuração do sistema, obtiveram-se os primeiros dados do sensor 3D Kinect, os quais foram convertidos num formato mais apropriado ao seu posterior tratamento. A segmentação da mão permitiu posteriormente o reconhecimento de gestos através da técnica de matching para os seis gestos implementados. Os resultados obtidos são satisfatórios, tendo-se contabilizado cerca de 96% de resultados válidos. A área da saúde e bem-estar tem necessidade de aplicações que melhorem a qualidade de vida de pessoas acamadas, nesse sentido, o protótipo desenvolvido faz todo o sentido na sociedade actual, onde se verifica o envelhecimento da população.