Physical rehabilitation based on kinect serious games: ThG therapy game

This thesis presents a serious game platform developed using Unity 3D game Engine and Kinect V2 sensor as a natural user interface. The aim of this work was to provide a tool for objective evaluation of patients’ movements during physiotherapy sessions as well as a pleasant way that may increase patient engagement on training motor rehabilitation exercises. The developed platform based on Kinect V2 sensor detects 3D motion of different body joints and provides data storage capability in a remote database. The platform for patient’s data management during physiotherapy process includes biometric data, some data relevant for physiotherapist related to patient’s clinical history, obtained scores during serious game based training and values of metrics such as the distance between feet during a game, left and right feet usage frequency and execution time for imposed movement associated with game mechanics. A description of technologies and techniques used for development of the platform and some results related to usability of the platform are presented in this thesis.Esta tese apresenta uma plataforma de jogo séria desenvolvida usando o motor de jogo Unity 3D juntamente com o sensor Kinect V2 como uma interface natural de utilizador. O objetivo deste trabalho foi fornecer uma ferramenta para avaliação objetiva dos movimentos dos pacientes durante as sessões de fisioterapia, bem como uma maneira agradá- vel que possa aumentar o envolvimento do paciente nos treinos de reabilitação motora. A plataforma desenvolvida baseada no sensor Kinect V2 deteta o movimento 3D de diferentes articulações do corpo e fornece capacidade de armazenamento de dados em uma base de dados remota. A plataforma que gere só dados do paciente durante o processo de fisioterapia inclui dados biométricos, alguns dados relevantes para fisioterapeuta relacionados com o historial clínico do paciente, pontuações durante o treino e valores de métricas, como a distância entre os pés durante o jogo, o uso do pé esquerdo e direito, frequência e tempo de execução do movimento associado à mecânica do jogo. A tese apresenta a descrição das tecnologias e técnicas utilizadas para o desenvolvimento da plataforma, e alguns resultados relacionados com o uso da plataforma

Physical rehabilitation based on kinect serious games: ThG therapy game

This thesis presents a serious game platform developed using Unity 3D game Engine and Kinect V2 sensor as a natural user interface. The aim of this work was to provide a tool for objective evaluation of patients’ movements during physiotherapy sessions as well as a pleasant way that may increase patient engagement on training motor rehabilitation exercises. The developed platform based on Kinect V2 sensor detects 3D motion of different body joints and provides data storage capability in a remote database. The platform for patient’s data management during physiotherapy process includes biometric data, some data relevant for physiotherapist related to patient’s clinical history, obtained scores during serious game based training and values of metrics such as the distance between feet during a game, left and right feet usage frequency and execution time for imposed movement associated with game mechanics. A description of technologies and techniques used for development of the platform and some results related to usability of the platform are presented in this thesis.Esta tese apresenta uma plataforma de jogo séria desenvolvida usando o motor de jogo Unity 3D juntamente com o sensor Kinect V2 como uma interface natural de utilizador. O objetivo deste trabalho foi fornecer uma ferramenta para avaliação objetiva dos movimentos dos pacientes durante as sessões de fisioterapia, bem como uma maneira agradá- vel que possa aumentar o envolvimento do paciente nos treinos de reabilitação motora. A plataforma desenvolvida baseada no sensor Kinect V2 deteta o movimento 3D de diferentes articulações do corpo e fornece capacidade de armazenamento de dados em uma base de dados remota. A plataforma que gere só dados do paciente durante o processo de fisioterapia inclui dados biométricos, alguns dados relevantes para fisioterapeuta relacionados com o historial clínico do paciente, pontuações durante o treino e valores de métricas, como a distância entre os pés durante o jogo, o uso do pé esquerdo e direito, frequência e tempo de execução do movimento associado à mecânica do jogo. A tese apresenta a descrição das tecnologias e técnicas utilizadas para o desenvolvimento da plataforma, e alguns resultados relacionados com o uso da plataforma

A federated learning framework for the next-generation machine learning systems

Dissertação de mestrado em Engenharia Eletrónica Industrial e Computadores (especialização em Sistemas Embebidos e Computadores)The end of Moore's Law aligned with rising concerns about data privacy is forcing machine learning (ML) to shift from the cloud to the deep edge, near to the data source. In the next-generation ML systems, the inference and part of the training process will be performed right on the edge, while the cloud will be responsible for major ML model updates. This new computing paradigm, referred to by academia and industry researchers as federated learning, alleviates the cloud and network infrastructure while increasing data privacy. Recent advances have made it possible to efficiently execute the inference pass of quantized artificial neural networks on Arm Cortex-M and RISC-V (RV32IMCXpulp) microcontroller units (MCUs). Nevertheless, the training is still confined to the cloud, imposing the transaction of high volumes of private data over a network. To tackle this issue, this MSc thesis makes the first attempt to run a decentralized training in Arm Cortex-M MCUs. To port part of the training process to the deep edge is proposed L-SGD, a lightweight version of the stochastic gradient descent optimized for maximum speed and minimal memory footprint on Arm Cortex-M MCUs. The L-SGD is 16.35x faster than the TensorFlow solution while registering a memory footprint reduction of 13.72%. This comes at the cost of a negligible accuracy drop of only 0.12%. To merge local model updates returned by edge devices this MSc thesis proposes R-FedAvg, an implementation of the FedAvg algorithm that reduces the impact of faulty model updates returned by malicious devices.O fim da Lei de Moore aliado às crescentes preocupações sobre a privacidade dos dados gerou a necessidade de migrar as aplicações de Machine Learning (ML) da cloud para o edge, perto da fonte de dados. Na próxima geração de sistemas ML, a inferência e parte do processo de treino será realizada diretamente no edge, enquanto que a cloud será responsável pelas principais atualizações do modelo ML. Este novo paradigma informático, referido pelos investigadores académicos e industriais como treino federativo, diminui a sobrecarga na cloud e na infraestrutura de rede, ao mesmo tempo que aumenta a privacidade dos dados. Avanços recentes tornaram possível a execução eficiente do processo de inferência de redes neurais artificiais quantificadas em microcontroladores Arm Cortex-M e RISC-V (RV32IMCXpulp). No entanto, o processo de treino continua confinado à cloud, impondo a transação de grandes volumes de dados privados sobre uma rede. Para abordar esta questão, esta dissertação faz a primeira tentativa de realizar um treino descentralizado em microcontroladores Arm Cortex-M. Para migrar parte do processo de treino para o edge é proposto o L-SGD, uma versão lightweight do tradicional método stochastic gradient descent (SGD), otimizada para uma redução de latência do processo de treino e uma redução de recursos de memória nos microcontroladores Arm Cortex-M. O L-SGD é 16,35x mais rápido do que a solução disponibilizada pelo TensorFlow, ao mesmo tempo que regista uma redução de utilização de memória de 13,72%. O custo desta abordagem é desprezível, sendo a perda de accuracy do modelo de apenas 0,12%. Para fundir atualizações de modelos locais devolvidas por dispositivos do edge, é proposto o RFedAvg, uma implementação do algoritmo FedAvg que reduz o impacto de atualizações de modelos não contributivos devolvidos por dispositivos maliciosos

Consumer Behavior: A Literature Review of the Early Research on the COVID-19 Outbreak

The outbreak of COVID-19 has substantially altered trends and the research agenda in Consumer Behavior (CB). The main objectives of this article is analyze and classify the main contributions published the early research on CB on the COVID -19 pandemic , seeking to discover the perspective and the gaps and outline future avenues of research . With this article, we performed a systematic literature review based on articles published in Web of Science (WoS). We used a bibliometric approach based on Bibliographic Coupling of Documents complemented by a thematic analysis which allows us to provide a more holistic overview of the domain under study. Based on literature review six key thematic areas were identified in CB research of early stage of the pandemic: Environmental Factors, Social Media CB and Business Strategies, Personal and Psychological Characteristics , Purchase Process , and Panic buying . The conclusions present limitations inherent to systematic literature review articles, in particular the filters used to limit the search.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Implementation plan of advanced access for the ear nose and throat department at a public portuguese hospital

Today's healthcare landscape grapples with the challenge of timely access and operational efficiency. The Ear, Nose, and Throat (ENT) department of the hospital in study faces these and other obstacles, such as high no-show rates and operational inefficiencies. High no-show rates disrupt patient care and leave resources underused, while low operational efficiency extends lead time and compromised continuity of care. To address these issues, a literature review was conducted, as well as interviews with some professionals of the department in study. A problem-solving methodology was used, in which the situation was diagnosed and then solutions were proposed to solve the problem. This thesis proposes an adapted Advanced Access implementation in the ENT department. It aims to enhance patient care and operational efficiency. By exploring this subject and implementing Advanced Access, this study contributes insights to elevate patient care and operational effectiveness in healthcare in the department in study.O atual senário da saúde enfrenta o desafio de fornecer acesso atempado e eficiente a nível operacional. O departamento de Otorrinolaringologia enfrenta esses e outros problemas, como altas taxas de não comparecimento e ineficiência operacional. As altas taxas de não comparecimento prejudicam o atendimento ao paciente e levam a subutilização de recursos, enquanto a baixa eficiência operacional aumenta o tempo de espera e compromete a continuidade de cuidados. Para abordar essas questões, foi realizada uma revisão da literatura, bem como entrevistas com alguns profissionais do departamento em estudo. Foi utilizada uma metodologia de resolução de problemas, na qual a situação foi diagnosticada e, em seguida, propostas soluções para resolver o problema. Esta tese propõe uma implementação adaptada de Advance Access no departamento de Otorrinolaringologia. Tem como objetivo melhorar o atendimento ao paciente e a eficiência operacional O objetivo é melhorar o atendimento ao paciente e a eficiência operacional. Ao explorar este assunto e implementar o Acesso Avançado, este estudo contribui com insights para elevar o atendimento ao paciente e a eficácia operacional em cuidados de saúde no departamento em estudo

Structured and unstructured data integration with electronic medical records

In recent years there has been a great population and technological evolution all over the world. At the same time, more areas beyond technology and information technology have also developed, namely medicine, which has led to an increase in average life expectancy which in turn, leads to a greater need for healthcare. In order to provide the best possible treatments and healthcare services, nowadays the hospitals store large amounts of data regarding patients and diseases (in the form of electronic medical records) or the logistics of some departments in their storage systems. Therefore, computer science techniques such as data mining and natural language processing have been used to extract knowledge and value from these information-rich sources in order not only to develop, for example, new models for disease prediction, as well as improving existing processes in healthcare centres and hospitals. This data storage can be done in one of three ways: structured, unstructured or semi-structured. In this paper, the author tested the integration of structured and unstructured data from two different departments of the same Portuguese hospital, in order to extract knowledge and improve hospital processes. Aiming to reduce the value loss of loading data that is not used in the healthcare providers systems.Nos últimos anos tem-se assistido a uma grande evolução populacional e tecnológica por todo o mundo. Paralelamente, mais áreas para além da tecnologia e informática têm-se também desenvolvido, nomeadamente a área da medicina, o que tem permitido um aumento na esperança média de vida que por sua vez leva a uma maior necessidade de cuidados de saúde. Com o intuito de fornecer os melhores serviços de saúde possíveis, nos dias que hoje os hospitais guardam nos seus sistemas informáticos grandes quantidades de dados relativamente aos pacientes e doenças (sobre a forma de registos médicos eletrónicos) ou relativos à logística de alguns departamentos dos hospitais, etc. Por conseguinte, a estes dados têm vindo a ser utilizadas técnicas da área das ciências da computação como o data mining e o processamento da língua natural para extrair conhecimento e valor dessas fontes ricas em informação com o intuito não só de desenvolver, por exemplo, novos modelos de predição de doenças, como também de melhorar processos já existentes em centros de saúde e hospitais. Este armazenamento de dados pode ser feito em uma de três formas: de forma estruturada, não estruturada ou semi-estruturada. Neste trabalho o autor testou a integração de dados estruturados e não estruturados de dois departamentos diferentes do mesmo hospital português, com o intuito de extrair conhecimento e melhorar os processos do hospital. Com o intuito de reduzir a perda do armazenamento de dados que não são utilizados

Phenotyping GABA transaminase deficiency: a case description and literature review

Gamma-aminobutyric acid transaminase (GABA-T) deficiency is an autosomal recessive disorder reported in only three unrelated families. It is caused by mutations in the ABAT gene, which encodes 4-aminobutyrate transaminase, an enzyme of GABA catabolism and mitochondrial nucleoside salvage. We report the case of a boy, deceased at 12 months of age, with early-onset epileptic encephalopathy, severe psychomotor retardation, hypotonia, lower-limb hyporeflexia, central hypoventilation, and rapid increase in weight and, to a lesser rate, length and head circumference. He presented signs of premature pubarche, thermal instability, and water-electrolyte imbalance. Serum total testosterone was elevated (43.3 ng/dl; normal range  T (p.Gln296His),not previously described. In vitro analysis concluded that this variant is pathogenic. The clinical features of this patient are similar to those reported so far in GABA-T deficiency. However, distinct mutations may have a different effect on enzymatic activity, which potentially could lead to a variable clinical outcome. Clinical investigation aiming for a diagnosis should not end with the patient's death, as it may allow a more precise genetic counselling for the family.info:eu-repo/semantics/publishedVersio