DESENVOLVIMENTO DE UM CLASSIFICADOR PARA ANÁLISE BIOMÉTRICA DE UM COLETE INSTRUMENTADO PARA REEDUCAÇÃO POSTURAL

Ao longo dos tempos tem existido um avanço, nas empresas, dirigido à preocupação com o bemestar dos trabalhadores, adotando por isso medidas preventivas. A formação especializada em Medicina do Trabalho é indispensável para o exercício de atividades de prevenção dos riscos profissionais e de promoção da saúde. A postura corporal pode ser definida como a posição e a orientação global do corpo e membros relativamente uns aos outros. Qualquer desvio na forma da coluna vertebral pode gerar solicitações funcionais prejudiciais que ocasionam um aumento de fadiga no trabalhador e leva ao longo do tempo a lesões graves. Cada vez mais surgem doenças profissionais provocadas pela adoção de más posturas, na realização de tarefas diárias dos trabalhadores. A boa postura corporal é uma tarefa específica que representa uma interação complexa entre a função biomecânica e neuromuscular. No presente plano de dissertação foram estudados diferentes classificadores tendo como objetivo classificar boas e más posturas corporais de trabalhadores em contexto de trabalho. Assim foram estudados diferentes classificadores de machine learnig, redes neuronais artificiais, support vector machine, árvores de decisão, análise discriminante, regressão logística, treebagger e naíve bayes. Para treino de classificadores foi realizada a aquisição tridimensional da postura da espinha a 100 pessoas, passando por uma parametrização e treino de diferentes classificadores para a determinação automática do tipo de postura corporal. O classificador que obteve melhor desempenho foi o Treebagger com uma classificação para True Positive de 93,3% e True Negative de 96,2%.

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%.