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ORCID:  http://orcid.org/0000-0002-0344-5801
Document type: Tese
Access type: Acesso Aberto
Title: Objective assessment of motor symptoms of Parkinson's disease through non-contact sensors
Alternate title (s): Avaliação objetiva dos sintomas motores da doença de Parkinson por meio de sensores sem contato
Author: Oliveira, Fábio Henrique Monteiro
First Advisor: Andrade, Adriano de Oliveira
First member of the Committee: Peretta, Igor Santos
Second member of the Committee: Pereira, Adriano Alves
Third member of the Committee: Peres, André Salles Cunha
Fourth member of the Committee: Vieira, Marcus Fraga
Summary: O diagnóstico e avaliação da gravidade da doença de Parkinson (DP) é uma tarefa que tem sido realizada por meio de avaliação clínica e uso de escalas subjetivas. Ao longo dos anos, vários estudos relataram resultados e tecnologias com o objetivo de tornar a caracterização da DP mais objetiva. Nesta perspectiva, identificamos a possibilidade de usar sensores capacitivos sem contato para registrar a atividade motora da mão e punho. Outro desafio identificado está relacionado à quantificação da gravidade dos sintomas motores da DP. Neste estudo, apresentamos o uso de uma ferramenta inovadora, Embutimento Estocástico de Vizinho Distribuído (t-PND), para redução e visualização de informações. O uso dessa ferramenta permitiu a visualização de dados em um espaço bidimensional e uma melhora no desempenho dos classificadores responsáveis ​​por estimar a gravidade da doença. Para avaliar o uso de sensores capacitivos e ferramentas de processamento de sinais, foram coletados dados de indivíduos neurologicamente saudáveis ​​e pessoas com DP. No final, nossas contribuições são as seguintes: (i) desenvolvimento e avaliação de uma tecnologia para registrar sinais motores de atividades de mãos e pulsos, com base em sensores capacitivos sem contato; (ii) avaliação comparativa entre várias ferramentas para processamento de sinais, a fim de avaliar objetivamente os sintomas motores da DP.
Abstract: The diagnosis and evaluation of the severity of Parkinson's disease (PD) is a task that has been performed through clinical evaluation and use of subjective scales. Over the years several studies have reported results and technologies with the purpose of making the characterization of PD more objective. In this perspective, we have identified the possibility of using non-contact capacitive sensors to record the motor activity of the hand and wrist. Another identified challenge is related to the quantification of the severity of motor symptoms of PD. In this study, we present the use of an innovative tool, t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), for the reduction and visualization of information. The use of this tool allowed the visualization of data in a two-dimensional space and an improvement of the performance of classifiers responsible for estimating the severity of the disease. In order to evaluate the use of capacitive sensors and signal processing tools, data from neurologically healthy individuals and people with PD were collected. In the end, our contributions are the following: (i) development and evaluation of a technology for recording motor signals of hand and wrist activities, based on capacitive contactless sensors; (ii) comparative evaluation among several tools for signal processing, in order to objectively evaluate the motor symptoms of PD.
Keywords: Parkinson's disease
Non-contact capacitive sensor
Inertial sensor
Hand motor task
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Language: eng
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Quote: OLIVEIRA, Fábio Henrique Monteiro. Objective assessment of motor symptoms of Parkinson's disease through non-contact sensors. 2020. 88 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020. Disponível em: http://doi.org/10.14393/ufu.te.2020.393.
Document identifier: http://doi.org/10.14393/ufu.te.2020.393
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/29174
Date of defense: 3-Apr-2020
Appears in Collections:TESE - Engenharia Elétrica

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