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)

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., 2024-01-01. (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., 2024-04-30. (23/10823-6, 23/14427-8, 19/07665-4, 23/14197-2, 13/07375-0)