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Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Title: Visualização e classificação de características para a discriminação entre indivíduos saudáveis e com doença de Parkinson sob tratamento com levodopa
Alternate title (s): Visualization and classification of characteristics for discrimination between healthy subjects and Parkinson's disease under treatment with levodopa
Author: Sampaio, Marcos Vinicius
First Advisor: Pereira, Adriano Alves
First member of the Committee: Andrade, Adriano de Oliveira
Second member of the Committee: Milagre, Selma Terezinha
Summary: A doença de Parkinson (DP) é uma patologia comum dentre as neurodegenerativas, seu diagnóstico correto e antecipado é uma condição importante para o tratamento e redução de custos do paciente. Para atingir esse objetivo há necessidade de novas estratégias de avaliação rápida e objetiva. Este trabalho apresenta um método objetivo, utilizando sensores inerciais e EMG, capaz de visualizar, caracterizar e diferenciar as capacidades motoras entre indivíduos com DP tratados com levodopa e indivíduos saudáveis. Os dados de 6 pacientes com DP usuários de levodopa e de 5 sujeitos saudáveis foram analisados. Os indivíduos realizaram quatro tarefas (movimento de pinça dos dedos, movimento de levar o dedo indicador ao nariz, movimento supinação e pronação do antebraço e movimento de extensão do cotovelo). Foram extraídas características dos dados e em seguida foi utilizado o método de Sammon para redução de dimensionalidade das características obtidas. Para validar e classificar os dados foi empregado o método de validação cruzada K-fold. Os resultados apresentados indicam diferença visual entre os grupos para todas as tarefas e os métodos propostos. A tarefa que obteve melhor média de sensibilidade foi a Tarefa 4 com 86% ±5% e a Tarefa 2 foi a que atingiu melhor média de especificidade com 83% ± 5%. Os métodos utilizados nesse estudo podem ser capazes de classificar objetivamente indivíduos com DP e indivíduos saudáveis, contribuindo e auxiliando o diagnóstico clínico.
Abstract: Parkinson's disease (PD) is one of the most common pathologies among neurodegenerative diseases, its correct and anticipated diagnosis is an important condition for the treatment and reduction of patient costs. To achieve this goal, new strategies for rapid and objective assessment are needed. This work presents an objective method, using inertial sensors and EMG, able to visualize, characterize and differentiate the motor capacities between individuals with PD treated with levodopa and healthy individuals. Data from 6 patients with PD users of levodopa and 5 healthy subjects were analyzed. Individuals performed four tasks (finger claw movement, forefinger movement to the nose, forearm supination and pronation movement, and elbow extension movement). Characteristics of the data were extracted and the Sammon method was used to reduce the dimensionality of the obtained characteristics. To validate and classify the data, the K-fold cross validation method was used. The presented results indicate visual difference between the groups for all the tasks and the proposed methods. The task that obtained the best mean of sensitivity was Task 4 with 86% ± 5% and Task 2 was the one that reached the best specificity average with 83% ± 5%. The methods used in this study may be able to objectively classify individuals with PD and healthy individuals, contributing to and assisting in clinical diagnosis
Keywords: Doença de Parkinson
Sensores Incerciais
Eletromiografia
Parkinson's disease
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: SAMPAIO, Marcos Vinicius. Visualização e classificação de características para a discriminação entre indivíduos saudáveis e com doença de Parkinson sob tratamento com levodopa. 2018. 50 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica) - Universidade Federal de Uberlândia
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/21982
Date of defense: 13-Jul-2018
Appears in Collections:TCC - Engenharia Biomédica

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