Sistema inteligente de monitoreo de los movimientos involuntarios de dedos de la mano de personas con Parkinson

 

• Antecedentes

El temblor parkinsoniano (TP) suele confundirse en sus síntomas con el temblor esencial (TE), dos formas diferentes de trastornos motores, cada uno con algunas manifestaciones propias de su actividad física. Mientras que el TP tiende a producirse con mayor frecuencia durante los periodos de reposo, el TE suele aparecer con más frecuencia durante la ejecución de acciones [1]. El solapamiento de los síntomas entre ambos trastornos dificulta su diagnóstico preciso, lo que lleva a que aproximadamente el 25% de los pacientes con enfermedad de Parkinson sean diagnosticados erróneamente de temblores esenciales.

• Objetivos

Este proyecto desarrolla un análisis sistemático para la diferenciación de los tipos de temblor de referencia utilizando técnicas de Machine Learning y un mecanismo simulador de temblor equipado con sensores inerciales que proporcionará el conjunto de datos necesario para dicho análisis

• Resultados

Los resultados muestran que el mejor modelo de clasificación es el bosque aleatorio con métricas favorables como una precisión del 98,66% y una puntuación F1 del 98,66%.

Fecha de inicio: 08/01/2023
Fecha final: 31/12/2023
Estado DGI: Cerrado
Instituciones Investigadoras:
Pontificia Universidad Católica del Perú
Instituciones Financiadoras:
Contrato Proyecto FAI 2023