1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)
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dc.creatorCalisto, Matheus Felipe-
dc.date.accessioned2025-01-21T11:49:53Z-
dc.date.available2025-01-21T11:49:53Z-
dc.date.issued2024-12-12-
dc.identifier.citationCALISTO, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/44600-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/us/*
dc.subjectDoença de Parkinsonpt_BR
dc.subjectrede neural LVQpt_BR
dc.subjectsinais EMGpt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.titleReconhecimento da doença de Parkinson por meio de sinais EMG utilizando inteligência artificialpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Caetano, Daniel Stefany Duarte-
dc.contributor.advisor1Latteshttps://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do;jsessionid=CF26FEBA41C3DEC2D5421E225E57054B.buscatextual_0pt_BR
dc.contributor.referee1Santos, Fernanda Maria da Cunha-
dc.contributor.referee1Latteshttps://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do;jsessionid=0A229B4EDA7F409BC0CF35DA7EB9E6D5.buscatextual_0pt_BR
dc.contributor.referee2Paulino, Alessandra Aparecida-
dc.contributor.referee2Latteshttps://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.dopt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoOs 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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.sizeorduration39pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAOpt_BR
dc.orcid.putcode176359624-
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