Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10216/67646
Author(s): Ricardo Gabriel da Silva Graça
Title: ParkDetect - Early Diagnosing Parkinson's Disease
Issue Date: 2013-07-17
Abstract: Parkinson's disease is one of the most common neurodegenerative disorders of the central nervous system that affects elderly. There are four main symptoms: tremors, rigidity, slow movement and posture instability. Nowadays any type of diagnose for this disorder is done through observation by a health care professional specialized in this area. Therefore it is necessary a method that is simple and efficient for health care professionals of general clinic to use so they decide to forward a possible patient to a specialist. In this context a mobile application where a health care professional can insert values about possible patient's symptoms or the patient himself can realize small test is an interesting challenge. This project has three important phases: development of a smartphone application, use it to gather data from real patients and a control group and testing and selection of a classification algorithm (selecting the relevant data and compare different algorithms) to be inserted in the same application.
Description: A doença de Parkinson é uma das doenças neurodegenerativas do sistema central nervoso mais comuns que afeta, principalmente, idosos. Existem quatro sintomas principais da doença: tremores, rigidez, movimentos lentos e instabilidade na postura. Atualmente qualquer tipo de diagnóstico é feito através de observação por parte de um profissional de saúde treinado nesta área. Então é necessário um método que seja simples e eficaz para que profissionais de saúde de, por exemplo, clínica geral possam efetuar para reencaminhar um possível paciente da doença para um especialista. Neste contexto uma aplicação móvel em que o profissional de saúde inserirá valores sobre possíveis sintomas do paciente em questão ou o próprio paciente realizar pequenos testes é um desafio interessante. Este projeto passará por diversas fases desde o desenvolvimento de uma aplicação para smartphone, recolha de dados de pacientes com a doença e não doentes para criar um modelo de decisão e testes e seleção de um algoritmo de decisão (selecionando os dados relevantes e comparando diferentes algoritmos).
Subject: Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Scientific areas: Ciências da engenharia e tecnologias::Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Engineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
URI: https://repositorio-aberto.up.pt/handle/10216/67646
Document Type: Dissertação
Rights: openAccess
License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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