Publicação: Reconhecimento da doença de Parkinson por meio de sinais EMG utilizando inteligência artificial
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
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Resumo
Os indivíduos que sofrem com a doença de Parkinson (DP), possuem muitas dificuldades em sua rotina, tais como, problemas na fala, dificuldade na escrita, tremores e desequilíbrios. Isso pode trazer diversas limitações nas atividades diárias como também profissionais. Várias abordagens são investigadas para tentar detectar a doença (sinal eletromiográfico (EMG), ressonância magnética (RM)). Para complementar os métodos tradicionais de diagnóstico, o uso de algoritmos que utilizam inteligência artificial (IA) tem sido empregado para realizar a detecção da DP. A literatura apresenta diversos trabalhos que buscam analisar padrões e fazer o reconhecimento da DP, para isso utilizam diversas formas, cada estudo mostra um nível de eficácia diferente. Diante disso, se torna necessário o uso de métodos que utilizam IA para realizar a detecção da DP, buscando ter o melhor desempenho possível e auxiliar esses pacientes. O objetivo deste estudo é verificar o desempenho da rede neural Learning Vector Quantization (LVQ) para detectar quais indivíduos presentes em uma base de dados pública possuíam a DP, nessa base o sinal EMG já foi processado e tivemos acesso as características já extraídas e através disso foi verificado quais eram os parâmetros considerados ótimos. Com isto, utilizando-se a rede LVQ, os parâmetros considerados ótimos e 80% dos dados para treinamento, alcançou-se 68.80% de eficiência na a detecção de indivíduos que possuíam a DP.
Abstract
Palavras-chave
Doença de Parkinson, rede neural LVQ, sinais EMG, Inteligência Artificial
Citação
CALISTO, Matheus Felipe. Reconhecimento da Doença de Parkinson por meio de sinais EMG utilizando Inteligência Artificial. 2024. 39 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.
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