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http://bdm.ufmt.br/handle/1/4211| Tipo documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título: | Sistema de monitoramento de queda utilizando machine learning |
| Autor(es): | Vale, Mário Mateus Pereira do |
| Orientador(a): | Kempner, Thais Reggina |
| Membro da Banca: | Kempner, Thais Reggina |
| Membro da Banca: | Moro, Aline Flávia Nonato da Costa |
| Membro da Banca: | Marció, Bruno Silva |
| Resumo : | Este trabalho pretende explorar a aplicabilidade de um sistema de controle de quedas utilizando Machine Learning. As quedas são eventos que podem ter graves consequências para a saúde e a qualidade de vida dos indivíduos, especialmente para as pessoas idosas, tornando-se, assim, importante desenvolver soluções eficazes para minimizar seus efeitos. A técnica proposta neste estudo consiste na utilização de redes neurais artificiais para prevenir acidentes ou fornecer assistência imediata em caso de queda. O método adotado para o desenvolvimento foi uma revisão bibliográfica, buscando informações por meio da fundamentação teórica sobre as principais características do tema. Dessa forma, o sistema proposto pode ser uma alternativa eficiente para prevenir quedas e garantir a segurança e a independência de indivíduos que estão sujeitos a esse risco. |
| Resumo em lingua estrangeira: | This work aims to explore the applicability of a fall control system using Machine Learning. Falls are events that can have severe consequences for the health and quality of life of individuals, especially for elderly people, making it essential to develop effective solutions to minimize their effects. The technique proposed in this study involves the use of artificial neural networks to prevent accidents or provide immediate assistance in the event of a fall. The method adopted for development was a literature review, seeking information through the theoretical foundation on the main characteristics of the topic. Thus, the proposed system can be an efficient alternative to prevent falls and ensure the safety and independence of individuals at risk. |
| Palavra-chave: | Inovação em tecnologias da saúde Redes neurais Cuidados de saúde Medicina social Serviços médicos |
| Palavra-chave em lingua estrangeira: | health technology innovation Neural networks Health care Social medicine Medical services |
| CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::PROJETOS DE MAQUINAS::MAQUINAS, MOTORES E EQUIPAMENTOS |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Instituição: | Universidade Federal de Mato Grosso |
| Sigla da instituição: | UFMT CUVG - Várzea Grande |
| Departamento: | Instituto de Engenharia – Várzea Grande |
| Curso: | Engenharia de Controle e Automação - CUVG |
| Referência: | VALE, Mário Mateus Pereira do. Sistema de monitoramento de queda utilizando Machine Learning. Orientador: Thais Reggina Kempner. 2024. 53 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) – Faculdade de Engenharia, Universidade Federal de Mato Grosso, Várzea Grande, 2024. Versão eletrônica |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://bdm.ufmt.br/handle/1/4211 |
| Data defesa documento: | 12-Abr-2027 |
| Aparece na(s) coleção(ções): | Engenharia de Controle e Automação - Várzea Grande |
Arquivos deste item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| TCC_2024_Mário Mateus Pereira Vale.pdf | 1.03 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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