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| Acadêmico(a): Jonathan de Souza |
| Título: MOVEREMUS: UM PROTÓTIPO PARA CALCULAR O ÍNDICE FUNCIONAL DO CIÁTICO EM RATOS VIA PROCESSAMENTO DE IMAGENS |
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| Conclusão: |
| A proposta deste trabalho foi desenvolver um protótipo para auxiliar o processo de acompanhamento de recuperação de LNP em ratos, calculando as dimensões de suas patas traseiras. Foi utilizada a linguagem Java para construção do protótipo, utilizando a biblioteca JavaCV para facilitar o trabalho de processamento de imagens. Inicialmente foram recebidas imagens das patas de ratos retiradas em experimentos prévios, entretanto essas imagens se mostraram de baixa qualidade. Para contornar essa situação, foram feitos experimentos de coletas para levantamento da própria base de imagens. O objetivo de identificar as patas traseiras do rato foi atendido parcialmente. Foram encontrados casos em que as patas dianteiras ficavam agrupadas. Como a técnica de descoberta das patas utilizava os dois maiores contornos encontrados a partir do corpo dos ratos, isso causou um falso positivo para uma das patas traseiras. O objetivo de calcular a largura da pata foi atendido de forma parcial. O problema encontrado foi a não obtenção da escala da imagem para conseguir retornar a informação em centímetros. Nesses casos, a informação da largura foi retornada em pixels, o que não serve para realizar o cálculo do IFC. O objetivo de estabelecer a altura das patas foi atendido parcialmente. A razão do problema foi semelhante ao encontrado na definição da largura da pata, a falta da obtenção do valor da escala da imagem. Além disso, também se observou uma maior variação na definição da altura em relação à largura. Talvez isso tenha ocorrido devido a pouca definição do calcanhar e das pontas dos dedos, que nem sempre eram bem definidos ao utilizar a camada matiz do modelo de cores HSV. Pode-se concluir que o protótipo alcançou valores de largura e altura próximos aos reais. Porém, ainda é possível obter resultados mais precisos e consistentes em relação à taxa de acerto, pois neste trabalho, conseguiu-se apenas 35% de exatidão. Para ser utilizada por fisioterapeutas em tratamento de LNP, ainda é necessário melhorar a taxa de acerto. Mas, este protótipo indica que é possível criar uma ferramenta para automatização desse processo |
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