Caracterización de patrones de la enfermedad de Parkinson usando modelos de aprendizaje de máquina

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dc.contributor.advisorMartínez Carrillo, Fabio
dc.contributor.authorGuayacán Chaparro, Luis Carlos
dc.date.accessioned2024-03-04T01:19:23Z
dc.date.available2021
dc.date.available2024-03-04T01:19:23Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021
dc.description.abstractLa enfermedad de Parkinson (EP) carece de un diagnóstico definitivo, siendo la observación de los patrones de movimiento el principal análisis para caracterizar el progreso de la enfermedad y planificar los tratamientos de los pacientes. Entre las observaciones de la EP, los patrones de movimiento de la marcha, como la longitud de los pasos y el control postural, apoyan la caracterización de la enfermedad. Sin embargo, este análisis es usualmente cuantificado con protocolos basados en marcadores, reduciendo la descripción de la marcha y omitiendo patrones locales durante la locomoción. Este trabajo introduce dos aproximaciones computacionales para el soporte del análisis y diagnóstico del párkinson. Primero se propuso un método computacional sin marcadores basado en una caracterización cinemática completa de los segmentos corporales relacionados con las alteraciones motoras de la EP. En un segundo aporte de este trabajo se obtuvo una representación convolucional 3D de la marcha en un contexto de clasificación automática de la EP, destacandopatrones espacio-temporales aprendidos para esta tarea. Estos enfoques permiten obtener modelosque clasifican secuencias sin marcadores y describen las principales regiones espacio-temporalesasociadas a patrones anormales relacionados con la EP. Estos métodos se evaluaron en un conjuntode 11 sujetos control y 11 pacientes con EP. La representación cinemática fue validada en un esquema de clasificación utilizando diferentes modelos preentrenados, logrando una precisión mediade 99,62% para las regiones de los miembros inferiores y la cabeza. Mientras, para la representación convolucional los mapas de saliencia resultantes destacaron los patrones de las extremidadesinferiores de los pacientes con EP, y de la cabeza y el tronco de los sujetos control, logrando unaprecisión de 94,89 %.
dc.description.abstractenglishParkinson's disease (PD) lacks a definitive diagnosis, being the observation of movement patterns the main analysis to characterize disease progression and design patients’ treatments. Among PD observations, gait movement patterns, such as step length and postural control,support disease characterization. However, this analysis is usually performed with marker-based protocols, reducing the description of gait and missing local patterns during locomotion. This work introduces: 1) A markerless computational method based on a complete kinematic characterization ofbody segments related to PD motor impairments. 2) A 3D convolutional representation of gait in anautomatic PD classification context, highlighting spatio-temporal patterns learned for this task. Theseapproaches obtain models that classify markerless sequences and describe the main spatiotemporalregions associated with abnormal PD-related patterns. These methods were evaluated on a set of11 control subjects and 11 PD patients. The kinematic representation was validated in a classification scheme using different pretrained models, achieving a mean accuracy of 99,62 % for the lowerlimb and head regions. Meanwhile, for the convolutional representation the obtained saliency mapshighlighted the patterns of the lower limbs of PD patients, and the head and trunk of control subjects,achieving an accuracy of 94,89 %.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Matemática Aplicada
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/41700
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Matemática Aplicada
dc.publisher.schoolEscuela de Física
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectEnfermedad De Parkinson
dc.subjectRepresentación De Patrones
dc.subjectAnálisis De Marcha
dc.subjectMarcadores Clínicos.
dc.subject.keywordParkinson’S Disease
dc.subject.keywordPattern Representation
dc.subject.keywordGait Analysis
dc.subject.keywordClinical Markers.
dc.titleCaracterización de patrones de la enfermedad de Parkinson usando modelos de aprendizaje de máquina
dc.title.englishParkinson's disease pattern characterization using machine learningmodels. []
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestria
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