Avaliação postural em crianças e adolescentes com paralisia cerebral: validação clínica de uma abordagem quantitativa via estimativa de pose 2D
| dc.contributor.advisor-co1 | GARCEZ, Daniela Rosa | |
| dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/4987551224272950 | |
| dc.contributor.advisor1 | CASTRO, Adriana Rosa Garcez | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5273686389382860 | |
| dc.contributor.advisor1ORCID | https://orcid.org/0000-0001-5884-4511 | |
| dc.contributor.coordinator | ||
| dc.creator | MIRANDA, Arthur Monteiro | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/0771267615052287 | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-02T18:59:16Z | |
| dc.date.available | 2025-12-02T18:59:16Z | |
| dc.date.issued | 2025-09-15 | |
| dc.description.abstract | Cerebral palsy (CP) is one of the most common neurological conditions in childhood, affecting approximately 2 to 2.5 per 1,000 live births in developed countries, with prevalence potentially higher in developing countries due to limited access to adequate medical resources. Early diagnosis is essential to ensure access to appropriate treatments, improving the quality of life for affected children and their families. However, the assessment process can be complex, involving subjective clinical evaluations and specialized imaging exams, often limited by the availability of trained professionals and advanced technological resources. Artificial Intelligence, particularly deep neural networks, has revolutionized medical image analysis, offering possibilities for automating and objectifying processes traditionally dependent on human expertise. In this work, AI is applied to 2D pose estimation, automatically identifying body keypoints and generating quantitative postural metrics, enabling a more objective and standardized assessment of postural alterations. In this context, this thesis aims to investigate and validate automated quantitative postural metrics for the objective evaluation of the severity of postural alterations in children and adolescents with cerebral palsy via 2D pose estimation using deep neural networks, providing objective data to support clinical documentation and monitoring of therapeutic progress. Method: Development of a mobile application using the BlazePose algorithm to extract 33 body keypoints from static images in three views (frontal, right lateral, and left lateral) of 40 participants (24 controls, 8 with spastic diplegic CP, and 8 with spastic hemiplegic CP). The methodology includes automated calculation of 31 quantitative postural metrics derived from the keypoints, including joint angles, segmental imbalances, body inclinations, and asymmetry indices. Statistical analysis of the metrics was performed using ANOVA, Tukey post-hoc tests, and effect size calculation (Cohen’s d) to quantify group differences. | |
| dc.description.resumo | 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. | |
| dc.identifier.citation | MIRANDA, Arthur Monteiro. Avaliação postural em crianças e adolescentes com paralisia cerebral: validação clínica de uma abordagem quantitativa via estimativa de pose 2D. Orientadora: Adriana Rosa Garcez Castro. 2025. 80 f. Trabalho de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica e Biomédica) – Faculdade de Engenharia Elétrica e Biomédica, Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2025. Disponível em: https://bdm.ufpa.br/handle/prefix/8924. Acesso em:. | |
| dc.identifier.uri | https://bdm.ufpa.br/handle/prefix/8924 | |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.source.uri | Disponível na internet via correio eletrônico: bibliotecaitec@ufpa.br | |
| dc.subject | Paralisia cerebral | |
| dc.subject | Imagem | |
| dc.subject | Rede neural | |
| dc.subject | Análise postural | |
| dc.subject | Cerebral palsy | |
| dc.subject | Image | |
| dc.subject | Neural network | |
| dc.subject | Postural assessment | |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA | |
| dc.title | Avaliação postural em crianças e adolescentes com paralisia cerebral: validação clínica de uma abordagem quantitativa via estimativa de pose 2D | |
| dc.type | Trabalho de Curso - Graduação - Monografia | pt_BR |