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https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/6150
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
metadata.dc.title: | MFID: um identificador de fadiga muscular aplicado à reabilitação física de indivíduos amputados |
Autor(es): | Paiva, Bryan Teixeira |
Primeiro Orientador: | Amaral, Érico Marcelo Hoff do |
1° Membro da banca: | Amaral, Érico Marcelo Hoff do |
2° Membro da banca: | Pinho, Leonardo Bidese de |
3° Membro da banca: | Nunes, Gerson Alberto Leiria |
Resumo: | Sabe-se que atualmente a computação está cada vez mais integrada à outras áreas de conhecimento fornecendo soluções práticas e inovadoras para diversos tipos de problemas. Na área da saúde isso também ocorre, desde equipamentos para cirurgias, ferramentas para diagnósticos de doenças, até sistemas para monitoramento e processamento de dados. Nesse sentido, o processo de reabilitação física de pacientes amputados também se mostra como uma área importante para o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem o profissional fisioterapeuta, visto que este processo de reabilitação geralmente é duradouro e exaustivo para os pacientes. Assim, o presente trabalho descreve o desenvolvimento de uma solução denominada Muscle Fatigue Identifier (MFID) para o aperfeiçoamento do processo de reabilitação física de pacientes amputados, a partir da detecção da fadiga muscular durante as sessões de exercícios físicos, que uma vez não identificada, pode causar lesões e dores aos pacientes, prolongando ainda mais o tratamento. O sistema desenvolvido consiste na integração de sensores, da plataforma de prototipagem eletrônica Arduino e de um software para a visualização e armazenamento dos dados coletados. Desse modo, foi possível realizar o monitoramento e a identificação da ocorrência da fadiga muscular durante as sessões de exercícios físicos realizados pelos pacientes, além de possibilitar ao fisioterapeuta uma ferramenta para avaliação do tratamento. |
Abstract: | It is known that today, computing is increasingly integrated with other areas of knowledge, providing practical and innovative solutions for several kind of problems. In the health area this also occurs, from equipment for surgeries, tools for diagnosing diseases, to systems for monitoring and processing data. In this sense, the amputees physical rehabilitation process is also an important area for the tools development that help the professional physiotherapists, since this rehabilitation process is generally long lasting and exhaustive for patients. Thus, the present work describes the development of a solution for amputee’s physical rehabilitation process improvement, from the muscle fatigue detection during physical exercise sessions, once unidentified, can cause patient’s injuries and pain, further prolonging the treatment. The system developed consists in the sensor’s integration, the Arduino electronic prototyping platform, a visualization and data storage software. Thus, it was possible to perform the monitoring and identification of the occurrence of muscle fatigue during patient’s physical exercise sessions, allowing the physiotherapist evaluate the treatment using this tool. |
metadata.dc.subject: | Fadiga muscular Monitoramento Pacientes amputados Reabilitação física Muscular fatigue Monitoring Amputee Physical rehabilitation |
CNPQ: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
Idioma: | por |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
metadata.dc.publisher: | Universidade Federal do Pampa |
Sigla da Instituição: | UNIPAMPA |
Campus: | Campus Bagé |
metadata.dc.identifier.citation: | PAIVA, Bryan Teixeira. MFID: um identificador de fadiga muscular aplicado à reabilitação física de indivíduos amputados. 129 p. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) – Universidade Federal do Pampa, Campus Bagé, Bagé, 2019. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
metadata.dc.identifier.uri: | https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/6150 |
metadata.dc.date.issued: | 29-Jul-2019 |
???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.appears??? | Engenharia de Computação |
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TCC Bryan Paiva 2019.pdf | 7.75 MB | Adobe PDF | ???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.view??? |
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