Redes Neurais Recorrentes no Auxílio ao Diagnóstico de Esclerose Lateral Amiotrófica Utilizando Expressões Faciais

• Processo: 22/16090-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: João Paulo Papa
• Beneficiário: Arissa Yoshida
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Assunto(s): Esclerose amiotrófica lateral Expressão facial Reconhecimento de padrões Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: esclerose lateral amiotrófica | expressões faciais | Reconhecimento de Padrões | Aprendizado de máquina

Resumo

O diagnóstico precoce da Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) é fundamental para a determinação do início dos tratamentos, auxiliando tanto no aumento da expectativa de vida quanto na melhora da qualidade de seus pacientes. A análise de movimentos faciais fornece informações importantes para o reconhecimento dos sintomas iniciais da ELA; entretanto, detectar esses sinais não é uma tarefa fácil. Com o advento da visão computacional e dos modelos de aprendizado de máquina, métodos computacionais de auxílio a diagnóstico de doenças neurodegenerativas por meio de vídeos vêm se tornando uma realidade, gerando diferentes abordagens para detecção dos biomarcadores da ELA. Por utilizarem métodos interpretativos, grande parte dos estudos acabam por não explorar a dimensão temporal durante o processo de classificação. Este trabalho propõe introduzir modelos sequenciais de Redes Neurais Recorrentes (Recurrent Neural Network - RNN) em dados multimídia (vídeos) de tal forma que seja investigada a relevância da dinâmica temporal das unidades de ação (Action Units - AUs) na identificação da ELA. A proposta também contempla o estudo de variantes das RNNs bem como um período de estágio BEPE junto ao Instituto Real de Tecnologia de Melbourne, Austrália.