Aplicação de Redes Neurais Artificiais na Classificação de Padrões Posturais em Crianças Respiradoras Bucais e Nasais

Felipe Mancini, Liu Chiao Yi, Shirley Shizue Nagata Pignatari, Antonio Carlos Roque, Ivan Torres Pisa

Abstract


A respiração é a primeira função vital desenvolvida por ocasião do nascimento, estabelecendo-se como principal função do organismo. A respiração bucal crônica pode provocar alterações posturais, além de incitar um menor esforço do músculo diafragma. Este artigo tem por objetivo apresentar resultados sobre a aplicação de um modelo de rede neural artificial não-supervisionado, especificamente o mapa auto-organizável (self-organizing map, SOM), para auxiliar no diagnóstico e na avaliação da evolução clínica da postura de crianças respiradoras bucais e nasais. Apresentamos como padrão de entrada ao SOM as variáveis de postura e distância da excursão do músculo diafragma de 30 crianças respiradoras bucais e 22 crianças respiradoras nasais. O SOM apresentou taxa de acerto de 95% no diagnóstico de crianças respiradoras bucais e nasais. Da topologia resultante foi possível definir categorizações da postura dos pacientes.



DOI: https://doi.org/10.22456/2175-2745.5692

Copyright (c) 2018 Felipe Mancini, Liu Chiao Yi, Shirley Shizue Nagata Pignatari, Antonio Carlos Roque, Ivan Torres Pisa

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