Representaciones tiempo-frecuencia basadas en sensores inerciales para caracterizar la marcha en la enfermedad de Parkinson
La Enfermedad de Parkinson (EP) es un desorden neurodegenerativo del sistema nervioso central, cuyas características principales incluyen entre otras la rigidez, bradicinesia y pérdida de los reflejos posturales. El diagnóstico de la EP está basado en análisis de la historia clínica y evaluaciones f...
- Autores:
-
Bedoya-Vargas, Marlon E.
Vásquez-Correa, Juan C.
Orozco-Arroyave, Juan R.
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Instituto Tecnológico Metropolitano
- Repositorio:
- Repositorio ITM
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/1064
- Acceso en línea:
- https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1056
http://hdl.handle.net/20.500.12622/1064
- Palabra clave:
- Enfermedad de Parkinson
sensores inerciales
representación tiempo-frecuencia
Transformada Wavelet
análisis de marcha
clasificación supervisada
Parkinson’s Disease
inertial sensors
time-frequency representation
wavelet transform
gait analysis
supervised classification
- Rights
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
| id |
RepoITM2_d9a40576cdd20a45523276cfb13fa3d6 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/1064 |
| network_acronym_str |
RepoITM2 |
| network_name_str |
Repositorio ITM |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Representaciones tiempo-frecuencia basadas en sensores inerciales para caracterizar la marcha en la enfermedad de Parkinson |
| dc.title.alternative.none.fl_str_mv |
Time-frequency representations from inertial sensors to characterize the gait in Parkinson’s disease |
| title |
Representaciones tiempo-frecuencia basadas en sensores inerciales para caracterizar la marcha en la enfermedad de Parkinson |
| spellingShingle |
Representaciones tiempo-frecuencia basadas en sensores inerciales para caracterizar la marcha en la enfermedad de Parkinson Enfermedad de Parkinson sensores inerciales representación tiempo-frecuencia Transformada Wavelet análisis de marcha clasificación supervisada Parkinson’s Disease inertial sensors time-frequency representation wavelet transform gait analysis supervised classification |
| title_short |
Representaciones tiempo-frecuencia basadas en sensores inerciales para caracterizar la marcha en la enfermedad de Parkinson |
| title_full |
Representaciones tiempo-frecuencia basadas en sensores inerciales para caracterizar la marcha en la enfermedad de Parkinson |
| title_fullStr |
Representaciones tiempo-frecuencia basadas en sensores inerciales para caracterizar la marcha en la enfermedad de Parkinson |
| title_full_unstemmed |
Representaciones tiempo-frecuencia basadas en sensores inerciales para caracterizar la marcha en la enfermedad de Parkinson |
| title_sort |
Representaciones tiempo-frecuencia basadas en sensores inerciales para caracterizar la marcha en la enfermedad de Parkinson |
| dc.creator.fl_str_mv |
Bedoya-Vargas, Marlon E. Vásquez-Correa, Juan C. Orozco-Arroyave, Juan R. |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Bedoya-Vargas, Marlon E. Vásquez-Correa, Juan C. Orozco-Arroyave, Juan R. |
| dc.subject.spa.fl_str_mv |
Enfermedad de Parkinson sensores inerciales representación tiempo-frecuencia Transformada Wavelet análisis de marcha clasificación supervisada |
| topic |
Enfermedad de Parkinson sensores inerciales representación tiempo-frecuencia Transformada Wavelet análisis de marcha clasificación supervisada Parkinson’s Disease inertial sensors time-frequency representation wavelet transform gait analysis supervised classification |
| dc.subject.keywords.eng.fl_str_mv |
Parkinson’s Disease inertial sensors time-frequency representation wavelet transform gait analysis supervised classification |
| description |
La Enfermedad de Parkinson (EP) es un desorden neurodegenerativo del sistema nervioso central, cuyas características principales incluyen entre otras la rigidez, bradicinesia y pérdida de los reflejos posturales. El diagnóstico de la EP está basado en análisis de la historia clínica y evaluaciones físicas realizadas a los pacientes. El monitoreo del estado neurológico de los pacientes está basado en valoraciones subjetivas que realizan los neurólogos. El análisis de la marcha usando sensores inerciales aparece como un instrumento sencillo y útil para ayudar en el proceso de diagnóstico y monitoreo de los pacientes con EP. En este artículo usamos el sistema eGaIT, el cual captura señales de acelerómetro y giróscopo del proceso de marcha para evaluar las habilidades motoras de los pacientes. Las transformadas de Fourier y Wavelet son utilizadas para extraer medidas basadas en energía y entropía en el dominio de Tiempo-Frecuencia. Las características extraídas son utilizadas para discriminar entre pacientes con EP y personas sanas. De acuerdo con los resultados, es posible clasificar estos dos grupos con una precisión de hasta el 94 %. |
| publishDate |
2018 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2018-09-14 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2019-07-18T14:13:20Z 2019-08-22T14:18:17Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2019-07-18T14:13:20Z 2019-08-22T14:18:17Z |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
| dc.type.eng.fl_str_mv |
Articles |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Artículos |
| dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
| dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| dc.type.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1056 10.22430/22565337.1056 |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/20.500.12622/1064 |
| url |
https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1056 http://hdl.handle.net/20.500.12622/1064 |
| identifier_str_mv |
10.22430/22565337.1056 |
| dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1056/1064 https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1056/1079 https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1056/1216 https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1056/1237 |
| dc.relation.ispartofjournal.none.fl_str_mv |
TecnoLógicas |
| dc.rights.spa.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
| dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.format.mimetype.none.fl_str_mv |
application/pdf text/html text/xml |
| dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM) |
| dc.source.none.fl_str_mv |
2256-5337 0123-7799 |
| dc.source.eng.fl_str_mv |
TecnoLógicas; Vol 21 No 43 (2018); 53-69 |
| dc.source.spa.fl_str_mv |
TecnoLógicas; Vol. 21 Núm. 43 (2018); 53-69 |
| institution |
Instituto Tecnológico Metropolitano |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/61894323-2ec4-4ef1-b15e-9837f76c9e1e/download https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/9f3e896b-23c1-4c5a-afd4-45a2cabd5af1/download https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/d983be6f-cb9a-4a22-9985-823a929724cf/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
0e0c76e59fb4c1dbd626683646eacd06 fc821256fcb9559d2bdd64e64b6ce443 ff36a77c53a6f87349cfeb522d987559 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellín |
| repository.mail.fl_str_mv |
bdigital@metabiblioteca.com |
| _version_ |
1837096911185641472 |
| spelling |
Bedoya-Vargas, Marlon E.Vásquez-Correa, Juan C.Orozco-Arroyave, Juan R.2019-07-18T14:13:20Z2019-08-22T14:18:17Z2019-07-18T14:13:20Z2019-08-22T14:18:17Z2018-09-14https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/105610.22430/22565337.1056http://hdl.handle.net/20.500.12622/1064La Enfermedad de Parkinson (EP) es un desorden neurodegenerativo del sistema nervioso central, cuyas características principales incluyen entre otras la rigidez, bradicinesia y pérdida de los reflejos posturales. El diagnóstico de la EP está basado en análisis de la historia clínica y evaluaciones físicas realizadas a los pacientes. El monitoreo del estado neurológico de los pacientes está basado en valoraciones subjetivas que realizan los neurólogos. El análisis de la marcha usando sensores inerciales aparece como un instrumento sencillo y útil para ayudar en el proceso de diagnóstico y monitoreo de los pacientes con EP. En este artículo usamos el sistema eGaIT, el cual captura señales de acelerómetro y giróscopo del proceso de marcha para evaluar las habilidades motoras de los pacientes. Las transformadas de Fourier y Wavelet son utilizadas para extraer medidas basadas en energía y entropía en el dominio de Tiempo-Frecuencia. Las características extraídas son utilizadas para discriminar entre pacientes con EP y personas sanas. De acuerdo con los resultados, es posible clasificar estos dos grupos con una precisión de hasta el 94 %.Parkinson’s Disease (PD) is a neurodegenerative disorder of the central nervous system whose main symptoms include rigidity, bradykinesia, and loss of postural reflexes. PD diagnosis is based on an analysis of the medical record and physical examinations of the patient. Besides, the neurological state of patients is monitored with subjective evaluations by neurologists. Gait analysis using inertial sensors was introduced as a simple and useful tool that supports the diagnosis and monitoring of PD patients. This work used the eGaIT system to capture the signals of the accelerometer and the gyroscope of the gait in order to evaluate the motor skills of patients. Fourier and wavelet transform were used to extract measurements based on energy and entropy in the time-frequency domain. The extracted characteristics were used to recognize differences between PD patients and healthy individuals. The results enabled to classify said groups with an accuracy of up to 94%.application/pdftext/htmltext/xmlspaInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1056/1064https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1056/1079https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1056/1216https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1056/1237TecnoLógicashttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf22256-53370123-7799TecnoLógicas; Vol 21 No 43 (2018); 53-69TecnoLógicas; Vol. 21 Núm. 43 (2018); 53-69Enfermedad de Parkinsonsensores inercialesrepresentación tiempo-frecuenciaTransformada Waveletanálisis de marchaclasificación supervisadaParkinson’s Diseaseinertial sensorstime-frequency representationwavelet transformgait analysissupervised classificationRepresentaciones tiempo-frecuencia basadas en sensores inerciales para caracterizar la marcha en la enfermedad de ParkinsonTime-frequency representations from inertial sensors to characterize the gait in Parkinson’s diseaseinfo:eu-repo/semantics/articleArticlesArtículoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85PublicationORIGINAL1056-Manuscrito-2539-1-10-20181005.pdf1056-Manuscrito-2539-1-10-20181005.pdfapplication/pdf1442619https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/61894323-2ec4-4ef1-b15e-9837f76c9e1e/download0e0c76e59fb4c1dbd626683646eacd06MD51trueAnonymousREADTHUMBNAIL1056-Manuscrito-2539-1-10-20181005.pdf.jpg1056-Manuscrito-2539-1-10-20181005.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5874https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/9f3e896b-23c1-4c5a-afd4-45a2cabd5af1/downloadfc821256fcb9559d2bdd64e64b6ce443MD52falseAnonymousREADTEXT1056-Manuscrito-2539-1-10-20181005.pdf.txt1056-Manuscrito-2539-1-10-20181005.pdf.txtExtracted texttext/plain44874https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/d983be6f-cb9a-4a22-9985-823a929724cf/downloadff36a77c53a6f87349cfeb522d987559MD53falseAnonymousREAD20.500.12622/1064oai:dspace-itm.metabuscador.org:20.500.12622/10642025-06-24 09:30:13.751open.accesshttps://dspace-itm.metabuscador.orgRepositorio Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellínbdigital@metabiblioteca.com |