Este projeto inovador teve como objetivo principal a prevenção proativa de lesões em atletas de elite, utilizando tecnologia de ponta em inteligência artificial e processamento de imagens térmicas.
Metodologia:
O processo foi desenvolvido em várias etapas, cada uma empregando redes neurais artificiais especializadas:
- Geração de Imagens Térmicas: Dados termográficos coletados dos atletas foram transformados em imagens. Estas imagens forneceram uma representação visual detalhada da distribuição de calor no corpo do atleta.
- Detecção de Membros: Uma rede neural foi treinada para identificar e localizar com precisão as diferentes partes do corpo: Braço direito; Braço esquerdo; Tórax; Pernas; Outras regiões anatômicas relevantes;
- Segmentação Muscular: Cada membro identificado foi então subdividido em áreas menores. Estas áreas correspondiam aos principais grupos musculares, permitindo uma análise mais granular.
- Análise de Anomalias: A etapa final envolveu o uso de algoritmos avançados para detectar alterações térmicas sutis. Estas alterações poderiam indicar o início da formação de lesões, mesmo antes de sintomas físicos aparentes.
Implementação Técnica:
- Linguagem de Programação: Python, escolhida por sua versatilidade e ampla biblioteca de ferramentas para IA e processamento de imagens.
- Framework de IA: Redes neurais YOLO (You Only Look Once), conhecidas por sua eficiência e precisão em detecção de objetos em tempo real.
Impacto e Inovação:
Este projeto representa um avanço significativo na medicina esportiva, oferecendo:
- Detecção precoce de potenciais lesões;
- Personalização de regimes de treinamento; Otimização do desempenho atlético;
- Redução de tempo de inatividade devido a lesões;
- Ao combinar termografia avançada com inteligência artificial de ponta, este sistema promete revolucionar a abordagem para a saúde e o bem-estar dos atletas de alto desempenho.
