| Processo: | 17/09639-5 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de novembro de 2017 |
| Data de Término da vigência: | 30 de abril de 2021 |
| Área de conhecimento: | Interdisciplinar |
| Pesquisador responsável: | Aparecida Maria Catai |
| Beneficiário: | Thomas Beltrame |
| Instituição Sede: | Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 18/19016-8 - Associações entre aptidão e potência aeróbia, BE.EP.PD |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Inteligência artificial Doença crônica Prevenção de doenças Reabilitação (terapêutica médica) |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | doenças crônicas | Inteligência Artificial | prevenção de doenças | Reabilitação | Computação e Saúde |
Resumo O entendimento das respostas integradas do sistema aeróbio durante exercício físico é de grande interesse para os programas de reabilitação e treinamento físico. O objetivo principal desse projeto de pesquisa é explorar técnicas de aprendizado de máquina para o modelamento/entendimento das respostas aeróbias através da integração entre diferentes tecnologias de coleta de sinais biológicos durante exercício físico dinâmico. Quarenta voluntários universitários jovens de ambos os sexos e variados graus de potência aeróbia serão selecionados para esse estudo. Os participantes serão submetidos a um protocolo pseudorrandômico binário seguindo por um teste de exercício cardiopulmonar. Durante tais protocolos, diversos sinais biológicos coletados por equipamentos que incluem near-infrared spectroscopy e fotoplesmografia serão utilizados para alimentar algoritmos de aprendizado de máquina que interpretarão a inter-relação entre os sinais biológicos a fim de se construir um modelo do sistema aeróbio. Os algoritmos de aprendizado de máquina incluem árvores de decisão e redes neurais artificiais. O mapeamento do sistema aeróbio nos permitirá identificar eventos fisiológicos relacionados a uma maior reserva fisiológica (como por exemplo, uma resposta aeróbia rápida) que impactam a capacidade física e a saúde em geral. Portanto, tecnologias que monitoram tais eventos fisiológicos teriam o potencial em detectar as alterações/mudanças na capacidade aeróbia e índices relacionados à saúde, permitindo ajustes otimizados nos programas de reabilitação e treinamento em tempo real. (AU) | |
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