Clasificación de pacientes con enfermedad de Parkinson: una estrategia de aprendizaje profundo
Autores: Carvajal-Castaño, Helber Andrés; Pérez-Toro, Paula Andrea; Orozco-Arroyave, Juan Rafael
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Clasificación de pacientes con enfermedad de Parkinson: una estrategia de aprendizaje profundo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Enfermedad de Parkinson
Patrones de marcha
Algoritmos de aprendizaje profundo
Análisis comparativo
Contenido energético
Información temporal
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
(1) Antecedentes y objetivos: La enfermedad de Parkinson (EP) es una de las enfermedades neurodegenerativas más prevalentes cuyos síntomas típicos incluyen bradicinesia, marcha y postura anormales, zancadas acortadas y otros trastornos del movimiento. En este estudio, presentamos un nuevo marco para evaluar los patrones de marcha de la EP utilizando algoritmos de aprendizaje profundo de última generación. Se presenta un análisis comparativo con tres enfoques diferentes y se evalúa en tres grupos de sujetos: pacientes con EP, Controles Sanos Jóvenes (CSJ) y Controles Sanos de Edad Avanzada (CEA).
Descripción
(1) Antecedentes y objetivos: La enfermedad de Parkinson (EP) es una de las enfermedades neurodegenerativas más prevalentes cuyos síntomas típicos incluyen bradicinesia, marcha y postura anormales, zancadas acortadas y otros trastornos del movimiento. En este estudio, presentamos un nuevo marco para evaluar los patrones de marcha de la EP utilizando algoritmos de aprendizaje profundo de última generación. Se presenta un análisis comparativo con tres enfoques diferentes y se evalúa en tres grupos de sujetos: pacientes con EP, Controles Sanos Jóvenes (CSJ) y Controles Sanos de Edad Avanzada (CEA).