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- SMARTAAL: an Ambient Assisted Living solution for monitoring Elderly Wellbeing using Artificial IntelligencePublication . Santos, Ivo Manuel Alves Roda dos; Pereira, António Manuel de Jesus; Ribeiro, José Carlos BregieiroNos últimos anos, o envelhecimento da população e a diminuição da natalidade, aliados ao aumento da esperança média de vida, resultaram num envelhecimento da população. Essa realidade traz novos desafios quanto à necessidade de se encontrar novas formas de garantir atividades saudáveis, seguras e controladas para os idosos. Muitos deles preferem, mesmo que sozinhos e isolados, viver nas suas casas em vez de centros sociais (lares). A rotina diária e as atividades praticadas no conforto das suas casas contribuem para a sua felicidade. Este documento apresenta a SMARTAAL - uma solução Ambient Assisted Living com foco na monitorização contínua e deteção de situações irregulares no dia a dia dos idosos que vivem sozinhos. O uso de sensores low-cost numa arquitetura de Internet of Things (IoT), permite recolher dados em áreas específicas da casa de um idoso, fornecendo ao sistema informação suficiente para detetar comportamentos anormais. Todos os sensores são não intrusivos (não interferem na vida do idoso) e irão enviar a sua informação para a plataforma, capaz de analisar os dados em tempo real através de algoritmos de Inteligência Artificial, bem como fornecer alertas para familiares ou cuidadores quando surge uma situação anómala. Para atingir estes objetivos, propomos uma abordagem para detetar anomalias em dois problemas distintos usando e comparando vários algoritmos de Inteligência Artificial para obter os melhores resultados. O primeiro é o problema das entradas/saídas e consiste em aprender os padrões típicos ao entrar e sair de casa; o segundo, o problema da cama, concentra-se em compreender a rotina de sono, com dados recolhidos ao longo do tempo através de uma variedade de sensores, com o objetivo de detetar comportamentos anómalos que possam ocorrer. Várias experiências foram realizadas para identificar o melhor algoritmo de Inteligência Artificial para que o sistema consiga detetar anomalias no comportamento dos idosos. A verificação empírica produziu resultados animadores, sobre um amplo conjunto de métricas, e permitiu a seleção do algoritmo C4.5 como o modelo de previsão mais adequado para os problemas de entrada/saídas e da cama. A solução proposta inclui um sistema que monitoriza as principais atividades desempenhadas pelos idosos, disponibilizando esta informação, através de uma plataforma, aos cuidadores para que possam acompanhar em tempo real e de qualquer lugar e criando também padrões baseados nessa atividade para o envio de alertas em caso de qualquer situação anómala. O sistema desenvolvido é facilmente escalável em termos de sensores e entrada de dados. Assim, esta solução visa proporcionar um dia a dia mais autónomo, confortável e seguro, contribuindo para uma melhor qualidade de vida do idoso, para a sua estabilidade emocional, autonomia, segurança, bem-estar e, consequentemente, garantindo uma maior tranquilidade aos seus cuidadores.
- Fit accuracy of removable partial denture metal frameworks produced by CAD-CAM – a clinical studyPublication . Conceição, Pedro R.; Franco, Margarida Cabrita; Alves, Nuno; Portugal, Jaime; Neves, Cristina B.Objectives: To assess the effect of a CAD-CAM protocol fabrication on the clinical fit accuracy of removable partial denture metal frameworks to abutment teeth. Methods: Fifteen patients with partial edentulism were selected to participate in this clinical study, and twenty dental arch rehabilitations were planned. For each dental arch (n=20), two cobalt-chromium frameworks were produced through two protocols: CAD-CAM production (experimental group); and conventional lost-wax casting technique (control group). Clinical fit accuracy was assessed using an indirect quantitative method to evaluate the gap between the framework occlusal rest and the corresponding rest seat. A silicone mold of that gap was obtained, digitized, and analyzed by micro-computed tomography. The two silicone molds obtained for each occlusal rest were overlapped and evaluated for thickness and volume. Data were analyzed with the paired t test for silicone thickness results and the Wilcoxon test for silicone volume results (α= 0.05). Results: Considering the two dependent variables under study, no statistically significant (p=0.441 for silicone thickness and p=0.204 for silicone volume) differences were found between groups. Conclusions: The results of this study suggest that the CAD-CAM protocol applied is a viable method for the production of removable partial denture metal frameworks.