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Biomarcadores baseados em aprendizado de máquina para customização de tratamentos de reabilitação robótica

Processo: 19/06551-5
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 01 de setembro de 2019
Vigência (Término): 31 de agosto de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
Beneficiário:Caio Benatti Moretti
Supervisor no Exterior: Hermano Igo Krebs
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa : Massachusetts Institute of Technology (MIT), Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:18/26493-7 - Avaliação do progresso de pacientes com AVC em tratamentos de reabilitação robótica, BP.DR
Assunto(s):Acidente vascular cerebral   Aprendizado computacional

Resumo

Dispondo de sensores, os dispositivos robóticos para reabilitação de Acidente Vascular Cerebral descrevem o comportamento motor dos pacientes em grandezas cinemáticas e dinâmicas, as quais são pouco exploradas no contexto de aprendizado de máquina, devido ao alto custo temporal para aquisição de um volume de dados suficiente. Além disso, o estabelecimento de meios para uma avaliação quantitativa do progresso do paciente, bem como se o volume de dados é grande o suficiente para garantias de aprendizado sólidas, ainda não está claro. Ponderado pelas premissas da Teoria do Aprendizado Estatístico, este projeto de pesquisa propõe a definição de biomarcadores baseados em aprendizado de máquina para avaliar o progresso de pacientes durante o tratamento. A severidade da patologia, interpretada como a incerteza na classificação binária entre hemiparesia à esquerda e à direita, deve ser explorada com base na hipótese de que padrões patológicos, nos dados, se atenuem em função do tempo, constituindo uma evidência de recuperação do paciente.