Navegando por Autor "Sakabe, Fernando Kenji"
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- Desenvolvimento de um equipamento portátil para recuperação e fortalecimento muscular(2023) Finger, Erick; Sakabe, Fernando Kenji; Marquez, João Pedro Di Jardim; Ball, Pedro VillelaA prática da reabilitação de membros inferiores de pacientes em UTI (Unidade de Terapia Intensiva) é importante para o bem-estar deles durante o período de internação e até mesmo após ele. O exercício de leg press na UTI preserva os membros inferiores e garante que músculos importantes para o equilíbrio dos pacientes, como os do quadríceps. Profissionais de fisioterapia realizam esses exercícios com os pacientes utilizando seus corpos como contrapesos. Esse tipo de reabilitação é cansativa e pode gerar lesões no profissional. O objetivo deste trabalho é desenvolver um equipamento de leg press destinado ao ambiente de UTI. O equipamento aqui proposto funciona a partir de um sistema pneumático. Este trabalho foi desenvolvido com o hospital Beneficência Portuguesa. Para realizá-lo foi utilizado o PDP (Processo de Desenvolvimento de Produto) a fim de gerar uma solução a partir das necessidades dos profissionais de fisioterapia. Foi obtido um projeto detalhado que consta informações para construção de um protótipo funcional.
Relatório de Iniciação Científica Machine Learning aplicado a locomoção na Realidade Virtual(2023) Sakabe, Fernando KenjiO objetivo deste trabalho é reconhecer a caminhada de uma pessoa para navegação em ambientes de Realidade Virtual (RV) , para isso foi desenvolvida uma nova solução de reconhecimento do andar através de Machine Learning (ML) aplicando Redes Neurais Convolucionais. Foi utilizada a infraestrutura de uma esteira de RV (KATVR) para as pessoas poderem caminhar em um mesmo ponto. O treinamento do modelo de ML foi feito com um dataset coletado a partir da posição e rotação dos pés no andar de diversos usuários, caminhando em diferentes direções e sentidos. O mecanismo que forneceu esses dados foram os rastreadores com 6 graus de liberdade (6DoF Vive trackers) junto com a game engine Unity. Nos testes realizados diretamente na rede neural, se obteve uma acurácia de 94%, com um tempo de resposta de em média 0,1 segundos. O sistema possibilita o caminhar em múltiplas direções. Assim, acredita-se que essa maneira de realizar a locomoção na RV seja promissora.