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HIDE - Detecção de de Hipomímia Utilizando Arquiteturas Leves

Processo: 23/14197-2
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2024
Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2026
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Proposta de Mobilidade: SPRINT - Projetos de pesquisa - Mobilidade
Pesquisador responsável:João Paulo Papa
Beneficiário:João Paulo Papa
Pesquisador Responsável no exterior: Dinesh Kant Kumar
Instituição Parceira no exterior: RMIT University, Melbourne, Austrália
Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Leandro Aparecido Passos Junior
Vinculado ao auxílio:13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
Assunto(s):Doenças neurodegenerativas  Reconhecimento de padrões  Aprendizado computacional 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Doenças Neurodegenerativas | Reconhecimento de Padrões | Aprendizado de máquina

Resumo

Diversos estudos têm demonstrado que o desenvolvimento de doenças neurodegenerativas, tais como Alzheimer, Mal de Parkinson e Esclerose Lateral Amiotrófica, pode iniciar em torno de 10-20 anos antes de sua manifestação clínica. O declínio das funções cognitivas e físicas é considerado um dos seus principais efeitos colaterais, impactando a qualidade de vida. A comunidade científica tem feito uso de diversos tipos de dados e inteligência artificial para uma detecção precoce dessas enfermidades, tais como imagens de ressonância magnética e tomografia computadorizada, bem como informações textuais oriundas de relatórios médicos. Uma característica importante de boa parte das doenças neurodegenerativas diz respeito à paralisia facial, também conhecida por hipomí­mia, em que certos músculos ficam comprometidos pelo avanço da doença. Ocorre que, em seu estágio inicial, a doença possui uma menor severidade, tornando a detecção da paralisia uma tarefa bastante difícil. Alguns poucos e recentes trabalhos têm investigado o uso de ví­deos no auxílio à  detecção de hipomímia, em que os indiví­duos são requisitados a realizarem algumas falas e movimentos com a boca. A proposta em questão visa prosseguir estudos nesta linha de pesquisa em conjunto com o grupo de pesquisa do Prof. Dinesh (Royal Melbourne Institute of Technology, Austrália). Pretendemos avançar na detecção de hipomímia visando o diagnóstico de Esclerose Lateral Amiotrófica, também conhecida por ELA, em dados multimídia. Uma outra vertente do projeto será a identificação de paralisia facial para diagnóstico do Mal de Parkinson, pois indiví­duos acometidos por esta enfermidade também apresentam hipomínia. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
OLIVEIRA, GUILHERME C.; PAH, NEMUEL D.; NGO, QUOC C.; PAPA, JOAO P.; KUMAR, DINESH. NestNeuro: Leveraging Chatbots for Vocal Screening. 2024 IEEE 37TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS, CBMS 2024, v. N/A, p. 4-pg., . (19/07665-4, 23/14197-2, 13/07375-0)
OLIVEIRA, GUILHERME C.; NGO, QUOC C.; PASSOS, LEANDRO A.; OLIVEIRA, LEONARDO S.; PAPA, JOAO P.; KUMAR, DINESH. Facial expressions to identify post-stroke: A pilot study. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE, v. 250, p. 7-pg., . (23/10823-6, 23/14427-8, 19/07665-4, 23/14197-2, 13/07375-0)