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metadata.dc.type: Dissertação
Title: MEDIÇÃO DA INTENSIDADE DA DOR COM A UTILIZAÇÃO DE REDES BAYESIANAS
Other Titles: MEASUREMENT OF INTENSITY OF PAIN WITH THE USE OF BAYESIAN NETWORKS
metadata.dc.creator: Zapelini, Clávison Martinelli
metadata.dc.contributor.advisor1: Fernandes, Anita Maria da Rocha
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Comunello, Eros
metadata.dc.contributor.referee1: Teive, Raimundo Celeste Ghizoni
metadata.dc.contributor.referee2: Dazzi, Rudimar Luís Scaranto
metadata.dc.description.resumo: A dor é subjetiva e pessoal, e, saber a intensidade da dor que uma pessoa está sentindo possibilita a adequação de intervenções médicas necessárias, a fim de não medicá-la de forma excessiva e nem tampouco deixá-la permanecer com dor. Esta dissertação apresenta uma proposta para mensurar a intensidade de dor em seres humanos, a partir do desenvolvimento de um sistema computacional, baseado em Redes Bayesianas, que é capaz de analisar dados provenientes dos sinais biomédicos, além de outras variáveis relacionadas à dor. Com a certeza da ocorrência de qualquer variável, o sistema computacional faz a inferência para mensurar probabilisticamente a intensidade da dor que a pessoa está sentindo. A dor foi simulada com a imersão do braço no gelo de pessoas que se comunicavam verbalmente, e, analisadas as alterações biomédicas (pressão arterial, e oxigenação, temperatura, frequência cardíaca e respiratória) e emocionais (ansiedade, palidez, tensão muscular, posição corporal e expressão facial) que ocorreram em decorrência dela. A partir da comparação entre as respostas nas escalas analógicas de dor e os resultados apresentados, foi feita a modelagem de uma rede causal e estabelecidos valores probabilísticos. Os resultados obtidos comprovaram a eficiência da Rede Bayesiana para inferir probabilisticamente a intensidade da dor, porém para maior refinamento nos resultados é necessário uma amostra com um número maior de participantes
Abstract: Pain is subjective and personal, and knowing the intensity of pain that a person is feeling enables appropriate medical interventions to be carried out, seeking to avoid excessive medication on one hand, or leaving the patient in pain on the other. This dissertation presents a proposal for measuring the intensity of pain in humans, through the development of a computer system based on Bayesian networks that are capable of analyzing data from biomedical signals and other variables related to pain. With the certainty of the occurrence of any one variable, the computer system performs probabilistic inference to measure the intensity of the pain that a person is feeling. In this study, pain was simulated by immersing the subjects arms in ice, as they communicated verbally, and analyzing the biomedical changes (blood pressure, and oxygenation, temperature, heart rate and respiratory rate) and emotional changes (anxiety, pallor, muscle tension, body position and facial expression) that occurred as a result of the pain. Based on the comparison between the responses in the analogue pain scales and the results presented, causal network modeling and probabilistic values were established. The results obtained demonstrate the efficiency of the Bayesian network to infer probabilistically the intensity of pain, but in order to further refine the results, a sample with a larger number of participants is needed
Keywords: Dor
Avaliação da dor
Redes bayesianas
Sinais biomédicos
Pain, Pain assessment, Bayesian network, Biomedical signal
Sistemas de computação
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade do Vale do Itajaí
metadata.dc.publisher.initials: UNIVALI
metadata.dc.publisher.department: Computação Aplicada
metadata.dc.publisher.program: Mestrado em Computação Aplicada
Citation: ZAPELINI, Clávison Martinelli. MEASUREMENT OF INTENSITY OF PAIN WITH THE USE OF BAYESIAN NETWORKS. 2012. 188 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade do Vale do Itajaí, São José, 2012.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: https://siaiap39.univali.br/repositorio/handle/repositorio/1051
Issue Date: 29-Feb-2012
Appears in Collections:Importação Nova 20150826 Coleção

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