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    Uma plataforma computacional para auxílio à detecção pecoce de parkinson

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    INSERIR_R_G_CODIGO_FONTE_JOSE MANDE CARDOSO CHINGULO_RENAN RUDNEY DA SILVA.zip (620.5Kb)
    TCC_G_JOSE MANDE CARDOSO CHINGULO_RENAN RUDNEY DA SILVA.pdf (4.357Mb)
    Data
    2024
    Autor
    Chingulo, José Mande Cardoso
    Metadata
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    Resumo
    Resumo: A Doença de Parkinson (DP) é uma das doenças degenerativas mais recorrentes no mundo. Ela é caracterizada por sintomas motores como tremores, rigidez muscular, lentidão dos movimentos, entre outros. Além desses sintomas motores, a DP também se manifesta através de sintomas não motores, como depressão, declínio cognitivo, disfunções autonômicas e distúrbios do sono, tornando a doença mais complexa e abrangente. Não existe cura, atualmente, para a doença e seu diagnóstico é feito por avaliação médica, histórico clínico e exames neurológicos. Por ser uma doença crônica e progressiva é de suma importância um diagnóstico precoce para o manejo eficaz da doença e a otimização da qualidade de vida do paciente. Para auxiliar na detecção precoce da DP, este trabalho apresenta uma plataforma computacional composta por um sistema na nuvem e um aplicativo para dispositivos móveis. A plataforma oferece três testes para auxílio ao diagnóstico. Os testes são focados em sintomas motores da doença. O aplicativo coleta informações dos usuários durante a execução dos testes, utilizando sensores do celular, como acelerômetro e giroscópio, para monitorar e registrar os movimentos. Os resultados são enviados para um servidor central e armazenados em um banco de dados. O sistema na nuvem permite que profissionais de saúde consultem, filtrem, baixem e analisem os resultados dos testes realizados no aplicativo. Essa abordagem integrada pode facilitar a detecção precoce da DP, permitindo auxiliar no diagnóstico da doença
     
    Abstract: Parkinson's Disease (PD) is one of the most common degenerative diseases worldwide. It is characterized by motor symptoms such as tremors, muscle rigidity, slowness of movement, among others. In addition to these motor symptoms, PD also manifests through non-motor symptoms, such as depression, cognitive decline, autonomic dysfunctions, and sleep disorders, making the disease more complex and far-reaching. Currently, there is no cure for the disease, and its diagnosis is based on medical evaluation, clinical history, and neurological exams. Since it is a chronic and progressive disease, early diagnosis is crucial for effective disease management and the optimization of the patient's quality of life. To aid in the early detection of PD, this work presents a computational platform composed of a cloud-based system and a mobile application. The platform offers three tests to assist in diagnosis, focusing on the motor symptoms of the disease. The application collects user data during the execution of the tests using smartphone sensors, such as the accelerometer and gyroscope, to monitor and record movements. The results are sent to a central server and stored in a database. The cloud-based system enables healthcare professionals to consult, filter, download, and analyze the test results performed on the application. This integrated approach can facilitate early detection of PD, aiding in the disease's diagnosis
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/101891
    Collections
    • Análise e Desenvolvimento de Sistemas [376]

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