Assessing Levodopa Effectiveness in Parkison's Disease During Gait Using Electroencephalogram and Machine Learning

Autor(es)

Pires, Rafael Goncalves ; Pereira, Clayton Reginaldo ; Penedo, Tiago ; Papa, Joao Paulo ; Roder, Mateus ; Barbieri, Fabio Augusto

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: 2024 31ST INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, SIGNALS AND IMAGE PROCESSING, IWSSIP 2024; v. N/A, p. 5-pg., 2024-01-01.

Resumo

This study aims to investigate the temporal effects of levodopa, a fundamental medication for treating Parkinson's disease, a neurodegenerative condition that causes diverse motor alterations as it progresses. Our goal is to identify, at some specific intervals after the first levodopa intake, whether a machine learning approach can determine the effectiveness of that drug during gait exercises using electroencephalogram signals. The analysis will focus on identifying specific temporal patterns associated with levodopa administration and its impact on brain electrical activities during gait. We observed the proposed approach can accurately identify drug administration 90 minutes after the first levodopa intake, showing machine learning techniques are promising to cope with such a task. (AU)

• Processo FAPESP: 18/03448-6 - Desafios encontrados durante o andar em ambiente complexos em pessoas com doença de Parkinson: manipulação da configuração e características do obstáculo
• Beneficiário: Fabio Augusto Barbieri
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional
• Processo FAPESP: 17/19516-8 - Efeito da medicação, tarefa dupla e assimetria no comportamento da atividade do córtex cerebral durante a locomoção em idosos com doença de Parkinson
• Beneficiário: Fabio Augusto Barbieri
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Processo FAPESP: 22/02971-2 - Desvendando a assimetria do andar em pacientes com Doença de Parkinson: dos mecanismos neurais e motores à reabilitação: AsymmGait-Parkinson study
• Beneficiário: Fabio Augusto Barbieri
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Projeto Inicial
• Processo FAPESP: 23/14427-8 - Ciência de Dados para a Indústria Inteligente (CDII)
• Beneficiário: José Alberto Cuminato
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Programa Centros de Pesquisa em Engenharia
• Processo FAPESP: 19/07665-4 - Centro de Inteligência Artificial
• Beneficiário: Fabio Gagliardi Cozman
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Centros de Pesquisa em Engenharia
• Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
• Beneficiário: Francisco Louzada Neto
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs