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    Trabalho de Curso - Graduação - MonografiaAcesso aberto (Open Access)
    Avaliação postural em crianças e adolescentes com paralisia cerebral: validação clínica de uma abordagem quantitativa via estimativa de pose 2D
    (2025-09-15) MIRANDA, Arthur Monteiro; GARCEZ, Daniela Rosa; http://lattes.cnpq.br/4987551224272950; CASTRO, Adriana Rosa Garcez; http://lattes.cnpq.br/5273686389382860; https://orcid.org/0000-0001-5884-4511;
    A paralisia cerebral (PC) é uma das condições neurológicas mais comuns na infância, afetando aproximadamente 2 a 2,5 em cada 1.000 crianças nascidas vivas em países desenvolvidos, sendo que em países em desenvolvimento a prevalência pode ser ainda maior devido à falta de recursos médicos adequados. O diagnóstico precoce é fundamental para garantir acesso a tratamentos adequados, melhorando a qualidade de vida das crianças afetadas e de suas famílias. No entanto, o processo de avaliação pode ser complexo, envolvendo análises clínicas subjetivas e exames de imagem especializados, muitas vezes limitados pela disponibilidade de profissionais e de recursos tecnológicos avançados. A Inteligência Artificial, especialmente as redes neurais profundas, tem revolucionado a análise de imagens médicas, oferecendo possibilidades para automatização e objetivação de processos tradicionalmente dependentes da experiência humana. Neste trabalho, a IA é aplicada na estimativa de pose 2D, identificando automaticamente pontos corporais e gerando métricas posturais quantitativas, o que permite uma avaliação mais objetiva e padronizada das alterações posturais. Neste contexto, esta monografia tem como objetivo investigar e validar métricas posturais quantitativas automatizadas para avaliação objetiva da severidade das alterações posturais em crianças e adolescentes com paralisia cerebral via estimativa de pose 2D com redes neurais profundas, fornecendo dados objetivos para apoio à documentação clínica e monitoramento da evolução terapêutica. Método: Desenvolvimento de um aplicativo móvel que utiliza o algoritmo BlazePose para extrair 33 pontos-chave corporais de imagens estáticas em 3 vistas (frontal, lateral direita e lateral esquerda) de 40 participantes (24 controle, 8 PC diparéticos espásticos e 8 PC hemiparéticos espásticos). A metodologia inclui cálculo automatizado de 31 métricas posturais quantitativas, a partir dos pontos-chave, incluindo ângulos articulares, desníveis segmentares, inclinações corporais e índices de assimetria. A análise estatística das métricas foi realizada utilizando ANOVA, testes post-hoc Tukey e cálculo de tamanho de efeito (‘d’ de Cohen) para quantificar diferenças entre grupos.
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