Banca de QUALIFICAÇÃO: DESIRÉ DOMINIQUE DINIZ DE MAGALHÃES

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DESIRÉ DOMINIQUE DINIZ DE MAGALHÃES
DATA: 29/08/2024
HORA: 16:00
LOCAL: Laboratório Integrado de Estudos da Voz - LIEV - Sala 810
TÍTULO: APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA SUPORTE À CLASSIFICAÇÃO DA GRAVIDADE DOS RESÍDUOS FARÍNGEOS NA VIDEOENDOSCOPIA DA DEGLUTIÇÃO
PALAVRAS-CHAVES: Deglutição; Transtornos da deglutição; Videoendoscopia da deglutição; Resíduos faríngeos; Aprendizado de máquina
PÁGINAS: 88
RESUMO: A disfagia é um problema significativo em diversas etiologias e níveis de atenção à saúde, podendo acarretar repercussões como o comprometimento nutricional, hídrico e pulmonar, além de afetar negativamente o prazer alimentar e a qualidade de vida. A videoendoscopia da deglutição (VED) é uma avaliação instrumental que possibilita o diagnóstico e monitoramento dessa condição. A presença de resíduos faríngeos nas regiões de valéculas e seios piriformes é um indicador importante de disfagia e a avaliação desse parâmetro pode ser feita por meio da VED. Tradicionalmente, a avaliação da gravidade dos resíduos é realizada através da análise dos vídeos de VED de forma repetitiva, utilizando escalas perceptivo-visuais, sem a utilização de processos automatizados. Este estudo busca propor um modelo de aprendizado de máquina (AM) com Redes Neurais Convolucionais que permita automatizar o processo de quantificação e classificação da gravidade dos resíduos faríngeos em valéculas e seios piriformes para auxiliar os profissionais de saúde como fonoaudiólogos e otorrinolaringologistas. Para isto, visando identificar e mapear as evidências sobre os métodos de AM em avaliações instrumentais da deglutição em vídeos/imagens foi realizada uma revisão de escopo seguindo as diretrizes do Joanna Briggs Institute e PRISMA-ScR. Um banco de dados de vídeos e imagens rotuladas quanto à gravidade dos resíduos faríngeos na VED foi criado para ser utilizado no treinamento do modelo de AM em valéculas e seios piriformes em imagens e/ou vídeos. Após o treinamento, validação e teste, a performance do modelo será avaliada por métricas como matriz de confusão, precisão, sensibilidade, acurácia, especificidade, F1-Score e coeficiente Kappa, ajustando hiperparâmetros para otimização.
MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - GIEDRE FELIX
Presidente - 1803504 - LEANDRO DE ARAUJO PERNAMBUCO
Interno - 2634755 - LEONARDO WANDERLEY LOPES
Interno - 2379027 - LILIANE DOS SANTOS MACHADO
Interno - 1584539 - MARCELO RODRIGO PORTELA FERREIRA