Avaliação do senso de presença em ambiente de realidade virtual para reabilitação motora de pacientes pós-AVE : uma abordagem baseada em EEG

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dc.contributor.advisor1Bastos Filho, Teodiano Freire
dc.contributor.authorPomer-Escher, Alexandre Geraldo
dc.contributor.referee1Rodriguez, Denis Delisle
dc.contributor.referee2Bravo, Eduardo Caicedo
dc.contributor.referee3Nogueira, Breno Valentim
dc.contributor.referee4Fernandes, Antonio Alberto Ribeiro
dc.date.accessioned2019-05-18T02:03:09Z
dc.date.available2019-05-18T02:03:09Z
dc.date.issued2019-02-18
dc.description.abstractabstracteng
dc.description.resumoO Acidente Vascular Encefálico (AVE) representa a principal causa de morte e incapacidade física, possui uma taxa de incidência anual de 108 a cada 100 mil habitantes, e entre aqueles que sobrevivem à fase aguda da doença, cerca de 20 a 30% tornam-se incapazes de andar, e outros 60% apresentam dificuldades de caminhar e necessitam de auxílio à mobilidade. O presente trabalho tem por objetivo desenvolver uma plataforma sensorial de sincronismo de sinais de eletroencefalografia (EEG) e eletromiografia (EMG) à sinais biomecânicos, que poderá ser utilizada em atividades de reabilitação motora de pacientes pós-AVE através de ambiente de realidade virtual. Para o estudo da usabilidade do dispositivo foi proposto um ambiente de realidade virtual, o qual é baseado na atividade de reabilitação motora que utiliza bicicletas ergométricas e na terapia de espelhos. A plataforma, composta pelo dispositivo sensorial e ambiente virtual, foi avaliada por 19 voluntários, divididos em três grupos: indivíduos sem acometimento motor, pacientes em tratamento de reabilitação motora pós-AVE e profissionais envolvidos no processo de reabilitação destes pacientes. A usabilidade da plataforma proposta foi avaliada através do questionário SUS (System Usability Scale), enquanto que o Senso de Presença percebido pelos utilizadores durante a realização das tarefas foi avaliado utilizando o questionário iPQ (iGroup Presence Questionnaire). Foram registrados dados de EEG para realizar a correlação com o questionário iPQ. O resultado da avaliação de usabilidade da plataforma foi de 82 pontos para o grupo de voluntários sem acometimento motor, 96 para o grupo dos pacientes e 90 para a avaliação realizada pelos profissionais de saúde, todos acima do valor de referência de 68 pontos. A avaliação do Senso de Presença é apresentada em quatro subclasse: Geral (86%), Presença Espacial (78%), Envolvimento (60%) e Realismo Experimentado (60%). Diante dos resultados dos questionários aplicados, assim como, com as análises dos sinais monitorados, destaca-se que a plataforma desenvolvida foi capaz de realizar a sincronização dos dados biológicos monitorados, e também realizar o controle de movimentação de um avatar no ambiente virtual através dos movimentos realizados pelos voluntários durante a execução das tarefas propostas. Destaca-se que a avaliação dos profissionais de saúde aponta que a utilização desta plataforma sensorial pode auxiliar o tratamento tradicional de reabilitação motora de pacientes pós-AVE.
dc.formatText
dc.identifier.citationPOMER-ESCHER, Alexandre Geraldo. Avaliação do senso de presença em ambiente de realidade virtual para reabilitação motora de pacientes pós-AVE: uma abordagem baseada em EEG. 2019. 111 f. Tese (Doutorado em Biotecnologia) - Programa de Pós-Graduação em Biotecnologia, Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória, 2019.
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/11156
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseDoutorado em Biotecnologia
dc.publisher.departmentCentro de Ciências da Saúde
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Biotecnologia
dc.rightsopen access
dc.subject.br-rjbnAcidentes vasculares cerebrais
dc.subject.br-rjbnBiotecnologia
dc.subject.br-rjbnBiomecânica
dc.subject.cnpqBiotecnologia
dc.subject.udc61
dc.titleAvaliação do senso de presença em ambiente de realidade virtual para reabilitação motora de pacientes pós-AVE : uma abordagem baseada em EEG
dc.typedoctoralThesis
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