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Análisis automático de alteraciones de la marcha y de la postura en pacientes de parkinson mediante visión por computador (Parkinsonian Gait Analysis)

Análisis automático de alteraciones de la marcha y de la postura en pacientes de parkinson mediante visión por computador (Parkinsonian Gait Analysis)
Área de investigación: Aprendizaje automático y Reconocimiento de formas
Estado: En progreso
Líderes del proyecto:
Colaboradores:
Inicio propuesto: 01/01/2016
Límite propuesto: 31/12/2018
Financiado por: UJI - PPI
Descripción:

La enfermedad de Párkinson (EP) es actualmente el segundo trastorno neurodegenerativo más prevalente. Entre sus alteraciones clínicas motoras más conocidas se incluye la tétrada clásica: bradicinesia (movimiento lento y escaso), rigidez, temblor de reposo e inestabilidad postural. A pesar de avances recientes en neurogenética y neuroimagen funcional, la sintomatología clínica motora siguen siendo la principal fuente de diagnóstico y evaluación de la EP. En particular, la bradicinesia, trastorno más incapacitante, suele manifestarse a través del retraso en el inicio del movimiento, disminución de su amplitud, lentitud, dificultad para realizar acciones secuenciales y pérdida de simetría y automatismo en movimientos como bracear al caminar. Tradicionalmente, la evaluación del progreso de la EP se ha realizado de forma cualitativa a través de escalas con ítems puntuados por uno o varios evaluadores, según criterios formados a partir de entrevistas y exploración física. Sin embargo, el potencial de estas herramientas está limitado por el carácter cualitativo de la información, sesgos del evaluador, baja sensibilidad, y por la naturaleza manual del proceso. El presente proyecto tiene como objetivo principal el desarrollo de herramientas automáticas de visión por computador capaces, por un lado, de medir cuantitativamente patologías posturales y motoras y, por otro, de representar gráficamente a través de modelos anatómicos los cambios sufridos por un paciente entre dos sesiones de marcha. La información numérica (cuantitativa) y visual (cualitativa) extraída de ambos ámbitos funcionales debería contribuir a procesos más precisos de diagnóstico y seguimiento de la EP.

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