Desenvolvimento de software de análise visual da composição humana baseado em visão computacional.

• Processo: 21/08872-3
• 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: 31 de janeiro de 2022
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Laísa Ribeiro Silva de Abreu
• Beneficiário: Cainan Loyola Schiavolin
• 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): Inteligência artificial Aprendizagem profunda Aprendizado computacional Nutrição Python Composição corporal
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: artificial intelligence | body composition | Deep Learning | machine learning | Nutrition | python | Computer vison

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 do indivíduoe de populações. Sua importância está na associação extensamente documentada desses parâmetros a um amploespectro de doenças como as cardiovasculares, diabetes, câncer, síndrome metabólica, osteoporose e osteoartrite.Além da composição, a distribuição corporal do tecido adiposo tem sido levantada como fator de alto impacto norisco cardiometabólico. Os métodos tradicionais utilizados na estimativa da composição corporal humana incluemmedidas antropométricas obtidas com uso manual de adipômetros, densitometria - o Dual Energy X-RayAbsormetry (DXA), impedância bioelétrica, tomografia computadorizada, dentre outros, cujas aplicações sãocientificamente limitadas e/ou de alto custo. Deste modo, dada a epidemia de obesidade e suas comorbidadescrônicas, o interesse científico e econômico no estabelecimento acurado e de baixo custo da composição edistribuição corporal é crescente ao longo dos últimos anos. Assim, buscar uma solução de uso universal, commaior precisão e custo reduzido é desejável e abre caminhos para diversas aplicações. O uso de visãocomputacional no desenvolvimento de sistemas especializados tem recebido grandes contribuições acadêmicasque 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 foram intensificadas,principalmente, com o uso de redes neurais profundas, que podem ser treinadas para avaliações mais assertivastambém no âmbito da nutrição. Assim, objetiva-se aplicar suas bases no campo da saúde e desenvolver algoritmosde redes neurais acurados o suficiente para que sejam capazes de mensurar a composição corporal do indivíduoatravés de imagens, apresentando a porcentagem de gordura corporal e, se possível, a sua distribuição.