Estudo da aplicação de um modelo matemático da avaliação do padrão de motricidade fina em pacientes com doença de Parkinson através do biosensor smart pen BiSP

• Processo: 10/15566-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2011
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2013
• Área do conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina
• Pesquisador responsável: Silke Anna Theresa Weber
• Beneficiário: Silke Anna Theresa Weber
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina (FMB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Arthur Oscar Schelp ; Carlos Alberto dos Santos Filho ; Christian Hook ; Lucas Francisco Guimarães ; Luiz Antonio de Lima Resende ; Michael Pfeifer
• Assunto(s): Informática médica Técnicas biossensoriais Doença de Parkinson
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Analise Informatizada | Doença de Parkinson | equipamentos de biosensores | Motricidade Fina | Informática médica

Resumo

Há crescente interesse em estudar fenômenos fisiológicos através de modelos matemáticos objetivos. O biosensor BiSP permite avaliar componentes do movimento e classificá-los como normais ou não-normais. A doença de Parkinson tem como característica a perda progressiva do controle voluntário de movimentos finos coordenados, assim, oferece-se como modelo para o estudo da aplicabilidade do biosensor de análise de movimento BiSP na área médica. Objetivos: avaliar o padrão de movimento em pacientes com D. Parkinson através do exame clínico, de dados gerados por um biosensor (BiSP) e correlacionar os achados com o perfil clínico da doença, com possíveis flutuações da doença e com descontrole da medicação. Métodos: 40 pacientes com doença de Parkinson, de ambos os gêneros, com idade entre 40 a 65 anos já em acompanhamento ambulatorial da neurologia da FMB-UNESP, serão acompanhados trimestralmente por um período de 12 meses. Serão excluídos pacientes em uso de outras medicações que possam afetar o controle motor, portadores de co-morbidades que alteram o controle motor, demência e diminuição da acuidade visual, comprometendo o desenho das figuras. Serão obtidos resultados de exames bioquímicos e de CT de crânio de prontuário. Os pacientes, durante um período de 12 meses, a cada retorno regular, realizarão avaliação clínica, e preencherão uma folha com desenho de figuras padronizadas (caracol, espiral, círculos). Serão incluídos 40 adultos, com características demográficas similares, sem distúrbio motor, compondo o grupo controle, realizando uma única avaliação. Os dados serão descritos individualmente e por grupo, e comparados entre si. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

PAPA, JOAO PAULO; ROSA, GUSTAVO HENRIQUE; PAPA, LUCIENE PATRICI. A binary-constrained Geometric Semantic Genetic Programming for feature selection purposes. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 100, p. 59-66, DEC 1 2017. (13/07375-0, 14/16250-9, 16/19403-6, 10/15566-1, 14/12236-1, 15/25739-4)

PEREIRA, CLAYTON R.; WEBER, SILKE A. T.; HOOK, CHRISTIAN; ROSA, GUSTAVO H.; PAPA, JOAO; IEEE. Deep Learning-aided Parkinson's Disease Diagnosis from Handwritten Dynamics. 2016 29TH SIBGRAPI CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES (SIBGRAPI), v. N/A, p. 7-pg., 2016-01-01. (15/25739-4, 14/16250-9, 10/15566-1)

PEREIRA, CLAYTON R.; PEREIRA, DANILO R.; ROSA, GUSTAVO H.; ALBUQUERQUE, VICTOR H. C.; WEBER, SILKE A. T.; HOOK, CHRISTIAN; PAPA, JOAO P.. Handwritten dynamics dynamics assessment through convolutional neural networks: An application to Parkinson's disease identification. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE, v. 87, p. 67-77, MAY 2018. (13/07375-0, 14/16250-9, 16/19403-6, 10/15566-1, 14/12236-1, 15/25739-4)