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Técnicas emergentes de Inteligência Artificial em computação móvel para promoção de atividade física no contexto da mHealth

2024-06-21Master thesis Open access
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datacite.subject.fosEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informáticapt_PT
dc.contributor.advisorRibeiro, José Carlos Bregieiro
dc.contributor.advisorSilva, Fernando José Mateus da
dc.contributor.advisorCruz, Joana Patrícia dos Santos
dc.contributor.authorSousa, Alexandre Louro de
dc.date.accessioned2024-09-04T13:01:09Z
dc.date.available2024-09-04T13:01:09Z
dc.date.issued2024-06-21
dc.description.abstractA finalidade do projeto OnTRACK é a promoção de atividade física em pacientes com doença pulmonar obstrutiva crónica, sendo esta acompanhada diretamente por um profissional de saúde para uma recomendação de atividade física mais personalizada às necessidades de cada um. O projeto OnTRACK desenvolveu uma plataforma digital inovadora de treino personalizado. Esta é uma plataforma constituída por duas aplicações, web e mobile, em que a de web é exclusivamente para os profissionais de saúde e a mobile para os pacientes. Este projeto focou-se no desafio de tornar a execução dos exercícios deste treino personalizado mais rigorosa, para garantir uma maior qualidade e segurança. Outra grande parte deste projeto é a “gamificação”, pois este ajuda no envolvimento do paciente e dá-lhe mais motivação para realizar os exercícios, por ser algo mais divertido. O projeto está estruturado em 5 partes: Introdução, Estado da arte, Desenvolvimento, Verificação e Validação e Conclusão. Na introdução é apresentada uma breve contextualização e explicação do projeto. No estado da arte são revistos artigos e projetos relevantes ao tema, abordando tópicos como o de sensores, body pose estimation e realidade aumentada. A secção de desenvolvimento detalha o processo de desenvolvimento do projeto, incluindo a implementação de cada componente, body pose, realidade aumentada, entre outros, com exemplos de código. Na verificação e validação são feitos testes com utilizadores reais e, ao final, são avaliados por meio de um questionário, além da utilização de System Usability Scale visando obter conclusões mais precisas a respeito do feedback recebido. As conclusões alcançadas incluem, a necessidade de sensores externos e/ou o uso de Machine Learning. O uso de realidade aumentada e a “gamificação” são como ferramentas que auxiliam os pacientes a manterem a motivação. Das tecnologias, bibliotecas e frameworks utilizadas destacam-se o ARCore, o TensorFlow Lite e a API do Google Maps.pt_PT
dc.identifier.tid203690281pt_PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.8/9998
dc.language.isoporpt_PT
dc.subjectAtividade físicapt_PT
dc.subjectARpt_PT
dc.subjectExercíciospt_PT
dc.subjectARCorept_PT
dc.subjectTensorFlow Litept_PT
dc.subjectGoogle Mapspt_PT
dc.titleTécnicas emergentes de Inteligência Artificial em computação móvel para promoção de atividade física no contexto da mHealthpt_PT
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typemasterThesispt_PT
thesis.degree.nameMestrado em Engenharia Informática - Computação Móvelpt_PT

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