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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
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de novembro de 2011 - 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
Pesq. 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 

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)
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. Citações Web of Science: 6.
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. Citações Web of Science: 3.

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