Objective assessment of motor symptoms of Parkinson's disease through non-contact sensors

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Oliveira, Fábio Henrique Monteiro lattes
Orientador(a): Andrade, Adriano de Oliveira lattes
Banca de defesa: Peretta, Igor Santos lattes, Pereira, Adriano Alves lattes, Peres, André Salles Cunha lattes, Vieira, Marcus Fraga lattes
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Federal de Uberlândia
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Parkinson's disease
Non-contact capacitive sensor
Inertial sensor
Hand motor task
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/29174
http://doi.org/10.14393/ufu.te.2020.393
Resumo: 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.
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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.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.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas GeraisTese (Doutorado)engUniversidade Federal de UberlândiaPrograma de Pós-graduação em Engenharia ElétricaBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICACNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAParkinson's diseaseNon-contact capacitive sensorInertial sensorHand motor taskObjective assessment of motor symptoms of Parkinson's disease through non-contact sensorsAvaliação objetiva dos sintomas motores da doença de Parkinson por meio de sensores sem contatoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisAndrade, Adriano de Oliveirahttp://lattes.cnpq.br/1229329519982110Peretta, Igor Santoshttp://lattes.cnpq.br/6826511824160198Pereira, Adriano Alveshttp://lattes.cnpq.br/7340105957340705Peres, André Salles Cunhahttp://lattes.cnpq.br/8282650074944458Vieira, Marcus Fragahttp://lattes.cnpq.br/4153462617460766http://lattes.cnpq.br/4841327829896452Oliveira, Fábio Henrique Monteiro8872046695reponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFUORIGINALObjectiveAssessmentMotor.pdfObjectiveAssessmentMotor.pdfThesis PDF/A fileapplication/pdf93812445https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/29174/1/ObjectiveAssessmentMotor.pdf0ecc25bf55d969285cde0d58de81848fMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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