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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28926| ORCID: |  http://orcid.org/0000-0002-7223-0847 |
| Tipo do documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | O uso de modelos auto regressivos para a classificação de indivíduos acometidos pela doença de Parkinson |
| Título(s) alternativo(s): | The use of auto regressive models for the classification of individuals affected by Parkinson's disease |
| Autor(es): | Abrahão, Taciana Abdala |
| Primeiro orientador: | Cunha, Marcio José da |
| Primeiro membro da banca: | Bianco, Aline Fernanda |
| Segundo membro da banca: | Andrade, Adriano de Oliveira |
| Resumo: | A doença de Parkinson é a segunda doença neurodegenerativa mais comum que afeta até seis milhões de pessoas em todo mundo. Há vários anos o diagnóstico de indivíduos com essa doença tem sido obtido através de escalas e questionários. Esses métodos são caracterizados como mensurações subjetivas pois os resultados dependem da experiência dos profissionais da saúde o que aumenta a probabilidade de erros. A correta avaliação da doença é substancial para se obter informações que contribuam para a decisão do tratamento apropriado para cada sujeito. Nesse estudo foram empregados métodos de análise objetiva com a finalidade de visualizar e diferenciar as características do movimento entre grupos de indivíduos com doença de Parkinson submetidos ao tratamento medicamentoso e de sujeitos neurologicamente saudáveis. Sinais captados de 26 sujeitos por um acelerômetro foram obtidos do banco de dados de um estudo (MACHADO, 2016) [4] e utilizados como medidas para o desenvolvimento desse trabalho. Dentre o total de indivíduos, 10 deles são saudáveis e 16 são portadores da doença de Parkinson sendo tratados Levedopa. Desse estudo (MACHADO, 2016) [4], utilizou-se apenas os sinais resultantes da tarefa estática, na qual o sujeito permanecia com o cotovelo em extensão sem movimentos voluntários e do acelerômetro pertencente ao dispositivo localizado na mão. A partir desses dados, a presente pesquisa criou um sistema para discriminar sujeitos acometidos pela Doença de Parkinson de indivíduos saudáveis usando os parâmetros de um modelo Auto Regressivo. Foram modeladas equações matemáticas com 2 a 10 parâmetros a fim de se encontrar qual delas melhor classifica os sujeitos nos grupos correspondentes. Para se obter esse resultado foi utilizado um método de reconhecimento de padrões com índices de desempenho. O método proposto nesse estudo foi validado, portanto é capaz de discriminar os dois grupos de indivíduos com mais eficácia em uma determinada quantidade de parâmetros. |
| Abstract: | The Parkinson's disease is the second most common neurodegenerative disease affecting up to six million people in the world. For several years the diagnosis of individuals with this disease has been obtained through scales and questionnaires. These methods are characterized as subjective measurements because the results depend on the experience of health professionals which increases the probability of errors. The correct evaluation of the disease is substantial to obtain information that contributes to the decision of the appropriate treatment for each subject. In this study, objective analysis methods were used to visualize and differentiate the characteristics of the movement between groups of individuals with Parkinson's disease submitted to drug treatment and neurologically healthy subjects. Signals collected from 26 subjects by an accelerometer were obtained from a study database (MACHADO, 2016) [4] and used as measures for the development of this work. Among the total of individuals, 10 of them are healthy and 16 are carriers of Parkinson's disease being treated with Levedopa. From this study (MACHADO, 2016) [4], we used only the signals resulting from the static task, in which the subject remained with the elbow in extension without voluntary movements and from the accelerometer belonging to the device located in the hand. From these data, the present research created a system to discriminate individuals affected by Parkinson's disease from healthy individuals using the parameters of an Auto Regressive model. Mathematical equations were modeled from 2 to 10 parameters in order to find which one best classifies the subjects in the corresponding groups. To obtain this result we used a pattern recognition method with performance indexes. The method proposed in this study was validated, therefore it is able to discriminate the two groups of individuals most effectively with a certain amount of parameters. |
| Palavras-chave: | Doença de Parkinson Identificação de Sistemas Modelo Auto Regressivo KNN Parkinson’s Disease System Identification Auto Regressive Model |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Programa: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
| Referência: | ABRAHÃO, Taciana Abdala. O uso de modelos auto regressivos para a classificação de indivíduos acometidos pela doença de Parkinson. 2017. 64 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2019.2485. |
| Identificador do documento: | http://doi.org/10.14393/ufu.di.2019.2485 |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28926 |
| Data de defesa: | 31-Out-2017 |
| Aparece nas coleções: | DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica |
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