Reconhecimento da doença de Parkinson por meio de sinais EMG utilizando inteligência artificial

Calisto, Matheus Felipe

Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/44600

ORCID:	http://orcid.org/0009-0000-0984-8858
Tipo do documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
Título:	Reconhecimento da doença de Parkinson por meio de sinais EMG utilizando inteligência artificial
Autor(es):	Calisto, Matheus Felipe
Primeiro orientador:	Caetano, Daniel Stefany Duarte
Primeiro membro da banca:	Santos, Fernanda Maria da Cunha
Segundo membro da banca:	Paulino, Alessandra Aparecida
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.
Palavras-chave:	Doença de Parkinson rede neural LVQ sinais EMG Inteligência Artificial
Área(s) do CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Referência:	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.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/44600
Data de defesa:	12-Dez-2024
Aparece nas coleções:	TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)