A doença de Parkinson (DP) é um distúrbio neurodegenerativo com uma taxa de prevalência muito alta que ocorre principalmente entre os idosos. Um dos sintomas mais comuns da DP é a deterioração da caligrafia, que geralmente é a primeira manifestação da doença de Parkinson. Neste estudo, uma nova modalidade - trajetória no ar durante a caligrafia - é proposta para diagnosticar com eficiência a DP. Resultados experimentais mostraram que a análise de trajetórias no ar é capaz de avaliar anormalidades motoras sutis que estão relacionadas à DP. Além disso, a conjunção de trajetórias no ar com a caligrafia convencional na superfície nos permite construir um modelo preditivo com precisão de classificação de DP acima de 80%. No total, calculamos mais de 600 recursos de manuscrito. Em seguida, selecionamos um subconjunto menor desses recursos usando dois algoritmos de seleção de recursos: o filtro de teste U Mann-Whitney e o algoritmo de alívio e mapeamos esses subconjuntos de recursos para a resposta de classificação binária usando máquinas de vetores de suporte. (segue…) Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: IeeeXplore.
domingo, 16 de junho de 2019
Uma nova modalidade de avaliação quantitativa da doença de Parkinson: movimento no ar
A doença de Parkinson (DP) é um distúrbio neurodegenerativo com uma taxa de prevalência muito alta que ocorre principalmente entre os idosos. Um dos sintomas mais comuns da DP é a deterioração da caligrafia, que geralmente é a primeira manifestação da doença de Parkinson. Neste estudo, uma nova modalidade - trajetória no ar durante a caligrafia - é proposta para diagnosticar com eficiência a DP. Resultados experimentais mostraram que a análise de trajetórias no ar é capaz de avaliar anormalidades motoras sutis que estão relacionadas à DP. Além disso, a conjunção de trajetórias no ar com a caligrafia convencional na superfície nos permite construir um modelo preditivo com precisão de classificação de DP acima de 80%. No total, calculamos mais de 600 recursos de manuscrito. Em seguida, selecionamos um subconjunto menor desses recursos usando dois algoritmos de seleção de recursos: o filtro de teste U Mann-Whitney e o algoritmo de alívio e mapeamos esses subconjuntos de recursos para a resposta de classificação binária usando máquinas de vetores de suporte. (segue…) Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: IeeeXplore.
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