Análisis automático de firmas digitalizadas para la evaluación de la salud

Proyecto Integrador (I.Biom.)--FCEFN-UNC, 2020

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Gil, Francisco Nicolás
Otros Autores: Garcia-Salicetti, Sonia
Formato: bachelorThesis
Lenguaje:Español
Publicado: 2024
Materias:
Proyecto Integrador I. Biom.
Proyecto Integrador IB
Ingeniería biomédica
Enfermedad de Alzheimer
Deterioro cognitivo leve
Análisis de firma digital
Entropía de Shannon
Dimensión fractal
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/553032
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
id I10-R141-11086-553032
record_format dspace
institution Universidad Nacional de Córdoba
institution_str I-10
repository_str R-141
collection Repositorio Digital Universitario (UNC)
language Español
topic Proyecto Integrador I. Biom.
Proyecto Integrador IB
Ingeniería biomédica
Enfermedad de Alzheimer
Deterioro cognitivo leve
Análisis de firma digital
Entropía de Shannon
Dimensión fractal
spellingShingle Proyecto Integrador I. Biom.
Proyecto Integrador IB
Ingeniería biomédica
Enfermedad de Alzheimer
Deterioro cognitivo leve
Análisis de firma digital
Entropía de Shannon
Dimensión fractal
Gil, Francisco Nicolás
Análisis automático de firmas digitalizadas para la evaluación de la salud
topic_facet Proyecto Integrador I. Biom.
Proyecto Integrador IB
Ingeniería biomédica
Enfermedad de Alzheimer
Deterioro cognitivo leve
Análisis de firma digital
Entropía de Shannon
Dimensión fractal
description Proyecto Integrador (I.Biom.)--FCEFN-UNC, 2020
author2 Garcia-Salicetti, Sonia
author_facet Garcia-Salicetti, Sonia
Gil, Francisco Nicolás
format bachelorThesis
author Gil, Francisco Nicolás
author_sort Gil, Francisco Nicolás
title Análisis automático de firmas digitalizadas para la evaluación de la salud
title_short Análisis automático de firmas digitalizadas para la evaluación de la salud
title_full Análisis automático de firmas digitalizadas para la evaluación de la salud
title_fullStr Análisis automático de firmas digitalizadas para la evaluación de la salud
title_full_unstemmed Análisis automático de firmas digitalizadas para la evaluación de la salud
title_sort análisis automático de firmas digitalizadas para la evaluación de la salud
publishDate 2024
url http://hdl.handle.net/11086/553032
work_keys_str_mv AT gilfrancisconicolas analisisautomaticodefirmasdigitalizadasparalaevaluaciondelasalud
_version_ 1824552007401209856
spelling I10-R141-11086-5530322024-09-10T11:52:56Z Análisis automático de firmas digitalizadas para la evaluación de la salud Gil, Francisco Nicolás Garcia-Salicetti, Sonia Valfré, Roberto Proyecto Integrador I. Biom. Proyecto Integrador IB Ingeniería biomédica Enfermedad de Alzheimer Deterioro cognitivo leve Análisis de firma digital Entropía de Shannon Dimensión fractal Proyecto Integrador (I.Biom.)--FCEFN-UNC, 2020 Fil: Gil, Francisco Nicolás. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina. Este estudio explora las características clínicas y las deficiencias motoras de personas con enfermedad de Alzheimer (AD), personas con deterioro cognitivo leve (MCI) y personas sanas de control (HC), haciendo un análisis computarizado de su firma obtenida en una tableta digital. Reclutamos 31 participantes con enfermedad de Alzheimer, 93 participantes con deterioro cognitivo leve y 40 participantes de control. Todos ellos fueron solicitados a firmar en la tableta digital. Los resultados muestran elevados valores de Entropía para personas HC comparados con AD. Esto significa que las firmas de las personas sanas contienen más información y son más complejas que las firmas de las personas con Alzheimer, ya que estas últimas son más simples y contienen poca información. Si comparamos los tres diferentes grupos, podemos notar un incremento de la complejidad de las firmas desde AD, pasando por MCI hasta llegar al grupo más complejo que es HC. Se midió la entropía de distintas maneras: primero la Entropía de Shannon y luego la Entropía de muestra. Luego de obtener estos resultados, intentamos diferenciar los grupos con otra medición; en este trabajo nos enfocamos en la Dimensión fractal aplicando el algoritmo de Higuchi. Finalmente, se intentó hacer una clasificación de individuos utilizando una máquina de vectores de soporte, con diferentes combinaciones de parámetros, enfocados particularmente en clasificar y diferenciar los pacientes AD de los pacientes HC. La enfermedad de Alzheimer está caracterizada fuertemente por el deterioro cognitivo, primeramente pasando por una etapa de deterioro cognitivo mínimo y luego por un período de demencia Alzheimer. Pero, además, los resultados de este estudio sugieren una caracterización por disfunción motora, quizás más relacionada con un fenómeno de apraxia y no con una incapacidad motora real: esto quiere decir que el paciente olvida los movimientos asociados que debe realizar para un fin determinado. Y esta discapacidad motora puede ser utilizada para identificar factores de riesgo de dicha enfermedad. This study explores the clinical features and motor impairments, characterized using computerized signature analysis, of individuals with Alzheimer’s disease (AD), mild cognitive impairment (MCI), and control participants (HC). We recruited 31 participants with AD, 93 with MCI, and 40 control participants. All participants were asked to sign on a digitizer tablet. The results show higher values of entropy for HC compared to AD. This means that the signatures of HC contain more information and are more complex than the signatures of AD individuals, which are simpler and contain less information. Comparing the three different groups, we can see an increase in complexity from AD to MCI, with HC being the most complex. We measured entropy in different ways: first, Shannon Entropy, and then Sample Entropy. After obtaining these results, we tried to differentiate the groups with another measure, focusing on the Fractal Dimension by applying Higuchi’s algorithm. Finally, we attempted to classify individuals using a support vector machine (SVM) with different combinations of parameters, focusing particularly on classifying and differentiating AD patients from HC patients. Alzheimer’s disease is strongly characterized by cognitive impairment, first going through a stage of minimal cognitive impairment and then a period of Alzheimer’s dementia. Additionally, the results of this study suggest a characterization by motor dysfunction, perhaps more related to an apraxia phenomenon rather than a real motor disability. This means that the patient forgets the movements associated with a certain purpose. This motor disability can be used to identify risk factors for the disease. Fil: Gil, Francisco Nicolás. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina. 2024-08-01T12:29:05Z 2024-08-01T12:29:05Z 2020 bachelorThesis http://hdl.handle.net/11086/553032 spa Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Ejemplares similares