DETECÇÃO DO PADRÃO DE MOTRICIDADE FINA EM PACIENTES COM DOENÇA DE PARKINSON A PARTIR DE IMAGENS DIGITALIZADAS

Autores

  • Caio César Russi Universidade do Oeste Paulista - UNOESTE
  • Francisco Assis da Silva Universidade do Oeste Paulista - UNOESTE
  • Danillo Roberto Pereira FIPP/UNOESTE
  • Mário Augusto Pazoti Universidade do Oeste Paulista - UNOESTE
  • Leandro Luiz de Almeida Universidade do Oeste Paulista - UNOESTE
  • Almir Olivette Artero FCT-UNESP

Palavras-chave:

Parkinson, Espiral de Arquimedes, aprendizado de máquina

Resumo

O mal de Parkinson é uma doença neurodegenerativa que atua em uma região do cérebro responsável pela a coordenação dos movimentos, sendo uma das suas principais características o aparecimento de tremores nas mãos. Este trabalho apresenta uma metodologia para auxiliar no diagnóstico da doença de Parkinson a partir do traçado feito pelo paciente em uma espiral de Arquimedes. Na metodologia são utilizados alguns algoritmos de processamento de imagens na espiral desenhada pelo paciente, como o afinamento de Zhang-Suen responsável por esqueletizar o desenho da espiral e o algoritmo busca em largura para coletar os pontos da espiral. Foram extraídas cinco características no traçado do paciente com o intuito de classifica-lo com ou sem a doença de Parkinson a partir das técnicas de aprendizado de máquina KNN, Naive Bayes e SVM.

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Artigos Originais

Como Citar

DETECÇÃO DO PADRÃO DE MOTRICIDADE FINA EM PACIENTES COM DOENÇA DE PARKINSON A PARTIR DE IMAGENS DIGITALIZADAS. (2017). Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 9(1), 33-44. https://revistas.unoeste.br/index.php/ce/article/view/1971

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