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Caracterización de movimientos repetitivos mediante algoritmos de procesamiento de imágenes

La evaluación de los síntomas de la enfermedad de Parkinson tiene un carácter subjetivo ya
que se basa en la experiencia y la agudeza visual del médico tratante, quién realiza una
puntuación de 0 a 4 según la Escala Unificada para la Evaluación de la Enfermedad de
Parkinson Patrocinada por la Sociedad de Trastornos del Movimiento (MDS-UPDRS, por sus
siglas en inglés).
El presente trabajo de tesis tiene como objetivo evaluar dos algoritmos de flujo óptico y
segmentación de imágenes para cuantificar el golpeteo de dedos y movimiento con las manos,
basado en la MDS-UPDRS. El punto de partida para cumplir este objetivo fue el diseño de un
protocolo de adquisición de videos, el cual se implementó con 30 participantes sanos que
realizaron tres secuencias de cada movimiento. Posteriormente, se realizó el procesamiento de
datos con los algoritmos propuestos y se obtuvieron las señales de frecuencia y amplitud.
Finalmente se hizo el análisis estadístico.
Los resultados muestran que los algoritmos fueron codificados con éxito y se apreciaron los
cambios de amplitud y frecuencia de los movimientos repetitivos. Finalmente, se discutieron
los resultados basándose en mejoras enfocadas en el protocolo de adquisición de datos que
permitan su implementación en un ambiente clínico para contribuir al diagnóstico de pacientes
que padecen párkinson.

Identiferoai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/26016
Date21 September 2023
CreatorsZumaeta Cuchca, Katherin Mileny
ContributorsRomero Gutiérrez, Stefano Enrique
PublisherPontificia Universidad Católica del Perú, PE
Source SetsPontificia Universidad Católica del Perú
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Formatapplication/pdf, application/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess, Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Perú, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/

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