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Previous issue date: 2017-07-26 / Não recebi financiamento / Currently, it is not a trivial task to point out a test that can diagnose accurately enough a patient
with Parkinson’s Disease, as well as it is quit difficult to assess the level of the disease.
Experts recommend the application of different types of tests, many of them based on signs
and biomedical imaging, such as electroencephalogram, computed tomography and magnetic
resonance to aid the detection of the disease process, since as the age ranges, symptoms
such as fatigue and weakness can hide diagnosis. In order to provide a more effective clinical
information to doctors aiming at diagnosis with greater confidence, methodologies to
perform the fusion of different imaging modalities have become increasingly popular and
promising. Recently, the use of forms containing some activities using a biometric pen with
multi-sensors have been applied for the detection of Parkinson’s Disease by means of handwriting
analysis. However, information derived from the scanned image of the form itself,
and the one obtained by same pen have not been used together for this purpose. Thus, this
proposal aims using pattern recognition techniques and image processing aimed at using the
information from the form together with data from the pen. We believe a possible improvement
in the medical diagnosis of Parkinson’s Disease can be archived. Another contribution
of this proposal, is the design of a multimodal database to aid in the diagnosis of Parkinson’s
Disease. / Atualmente, não é uma tarefa trivial apontar um exame que possa diagnosticar com precisão
suficiente um paciente com mal de Parkinson, tendo como ponto importante também, após
a constatação da enfermidade, a análise do nível da mesma. Especialistas recomendam a
aplicação de diferentes tipos de exames, muitos deles baseados em sinais e imagens biomédicas,
tais como eletroencefalograma, tomografia computadorizada e ressonância magnética
para auxiliar no processo de detecção da doença, já que a faixa etária elevada e sintomas
como cansaço e fraqueza podem ocultar o diagnóstico. Com o intuito de prover informações
mais eficazes propiciando aos médicos um diagnóstico com maior confiança, metodologias
para realizar a fusão entre diferentes modalidades de imagens tem se tornado cada vez mais
populares e promissoras. Recentemente, a utilização de formulários contendo algumas atividades
utilizando como ferramenta para o seu preenchimento uma caneta biométrica com
multi-sensores tem sido aplicada para detecção do mal de Parkinson, efetuando o registro
adquirido para análise da escrita. Entretanto, as informações oriundas da própria imagem
digitalizada do formulário, bem como as mesmas obtidas pela caneta, ainda não foram utilizadas
em conjunto para este fim. Desta forma, a presente proposta de tese de doutorado
objetiva a utilização de técnicas de reconhecimento de padrões e processamento de imagens
visando utilizar as diferentes informações provenientes do preenchimento do formulário em
conjunto com dados provenientes da caneta, visando uma possível melhora no processo de
auxílio ao diagnóstico médico do mal de Parkinson. Uma outra contribuição do trabalho é a
criação de uma base de dados multimodal para o auxílio ao diagnóstico do mal de Parkinson.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/9299 |
Date | 26 July 2017 |
Creators | Pereira, Clayton Reginaldo |
Contributors | Papa, João Paulo |
Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Câmpus São Carlos, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFSCar |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | English |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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