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Explorando técnicas de aprendizado de máquina para a modelagem do sistema aeróbio e suas aplicações em programas de reabilitação cardiorrespiratória

Processo: 17/09639-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2017
Vigência (Término): 31 de outubro de 2020
Área do 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)

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)

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)
LINARES, STEPHANIE NOGUEIRA; BELTRAME, THOMAS; FERRARESI, CLEBER; GALDINO, GABRIELA AGUIAR MESQUITA; CATAI, APARECIDA MARIA. Photobiomodulation effect on local hemoglobin concentration assessed by near-infrared spectroscopy in humans. Lasers in Medical Science, v. 35, n. 3, p. 641-649, APR 2020. Citações Web of Science: 1.

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