CLASSIFICAÇÃO FUZZY DE PADRÕES NÃO-MOTORES E INDICAÇÃO DA SEVERIDADE DA DOENÇA DE PARKINSON
Thiago Juvenal Ribeiro
Ribeiro, Thiago Juvenal
Maria Tailani Borges
Borges, Maria Tailani
Rennan Alves Cardoso
Cardoso, Rennan Alves
Daniel Ângelo Polisel
Polisel, Daniel Ângelo
Raquel Rezende Coelho
Coelho, Raquel Rezende
Daniel Furtado Leite
Leite, Daniel Furtado
Sílvia Costa Costa
Costa, Sílvia Costa
31/05/2021
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DESVENDANDO A ENGENHARIA: SUA ABRANGÊNCIA E MULTIDISCIPLINARIDADE
A doença de Parkinson é uma doença neurodegenerativa relacionada a idade. Cerca de 1% dos indivíduos com idade superior a 65 anos desenvolvem a doença. Pesquisas recentes em detecção incipiente da doença de Parkinson têm apontado como os primeiros indicadores da doença alterações sutis na voz, hiposmia e distúrbios do sono. Este trabalho leva em consideração análises de amplitudes da fala em certas frequências e algoritmos de inteligência computacional para detecção incipiente de padrões não-motores da doença de Parkinson. O grande número de dados e variáveis envolvidas, e a incerteza sobre valores exatos, causam dificuldades e imprecisão à análise especialista. Algoritmos de agrupamento, viz. Fuzzy C-Means e Gustafson-Kessel, foram im-plementados para análise das características extraídas de uma base de dados disponibilizada pela Universidade de Oxford. Os algoritmos apresentam resultados a respeito da severidade da doença de Parkinson para cada um dos indivíduos considerando a escala UPDRS (Escala Unificada de Avaliação da Doença de Parkinson). Em particular, o algoritmo Gustafson-Kessel tem apre-sentado melhores resultados em termos de classificações corretas de acordo com níveis de severidade.
Doença de Parkinson, Inteligência Computacional, Agrupamento Fuzzy, Fuzzy C-Means, Gustafson-Kessel.
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