| Processo: | 21/06000-9 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico |
| Data de Início da vigência: | 01 de agosto de 2021 |
| Data de Término da vigência: | 28 de fevereiro de 2022 |
| Área de conhecimento: | Interdisciplinar |
| Pesquisador responsável: | Laísa Ribeiro Silva de Abreu |
| Beneficiário: | Alejandra Jimena Inga Quezada |
| CNAE: |
Atividades de atenção à saúde humana não especificadas anteriormente |
| Vinculado ao auxílio: | 20/05792-6 - Projeto Íris: sistema de visão computacional para avaliação da composição corporal humana, AP.PIPE |
| Assunto(s): | Composição corporal Aprendizagem profunda Aprendizado computacional Nutrição Visão computacional |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Avaliação antropométrica | Composição Corporal | Deep Learning | machine learning | Nutrição | Visão Computacional | Visão Computacional em avaliação de composição corporal |
Resumo A análise da composição corporal refere-se à medição e caracterização qualitativa e quantitativa dos diferentestipos de tecidos que compõem o corpo humano, contribuindo para a determinação do estado nutricional doindivíduo e de populações. Sua importância está na associação extensamente documentada desses parâmetrosa um amplo espectro de doenças como as cardiovasculares, diabetes, câncer, síndrome metabólica, osteoporosee osteoartrite. Além da composição, a distribuição corporal do tecido adiposo tem sido levantada como fator dealto impacto no risco cardiometabólico. Os métodos tradicionais utilizados na estimativa da composição corporalhumana incluem medidas antropométricas obtidas com uso manual de adipômetros, densitometria - o DualEnergy X-Ray Absormetry (DXA), impedância bioelétrica, tomografia computadorizada, dentre outros, cujasaplicações são cientificamente limitadas e/ou de alto custo. Deste modo, dada a epidemia de obesidade e suascomorbidades crônicas, o interesse científico e econômico no estabelecimento acurado e de baixo custo dacomposição e distribuição corporal é crescente ao longo dos últimos anos. Assim, buscar uma solução de usouniversal, com maior precisão e custo reduzido é desejável e abre caminhos para diversas aplicações. O uso devisão computacional no desenvolvimento de sistemas especializados tem recebido grandes contribuiçõesacadêmicas que a permitiram ser uma das bases para as soluções na Quarta Revolução Industrial (indústria 4.0,saúde 4.0, cidades inteligentes, fazendas inteligentes, etc). As soluções de visão computacional foramintensificadas, principalmente, com o uso de redes neurais profundas, que podem ser treinadas para avaliaçõesmais assertivas também no âmbito da nutrição. Assim, objetiva-se aplicar suas bases no campo da saúde edesenvolver algoritmos de redes neurais acurados o suficiente para que sejam capazes de mensurar acomposição corporal do indivíduo através de imagens, apresentando a porcentagem de gordura corporal e, sepossível, a sua distribuição. | |
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