Classificazione dell'andatura nei pazienti con Parkinson - Souza, Hugo Araujo
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La malattia di Parkinson è la seconda malattia neurodegenerativa più diffusa negli anziani, anche se la sua prevalenza e incidenza variano a seconda dell'età, del sesso e della razza/etnia. Gli studi dimostrano che la prevalenza aumenta con l'età, con una stima di 5-26 casi per 100.000 persone all'anno, circa l'1% tra le persone di età compresa tra 65 e 69 anni e tra il 3% e il 14,3% tra gli anziani di età superiore a 85 anni. I segni clinici più comuni del processo infiammatorio includono la presenza di tremore a riposo, rigidità muscolare, bradicinesia e instabilità posturale. La diagnosi…mehr

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Produktbeschreibung
La malattia di Parkinson è la seconda malattia neurodegenerativa più diffusa negli anziani, anche se la sua prevalenza e incidenza variano a seconda dell'età, del sesso e della razza/etnia. Gli studi dimostrano che la prevalenza aumenta con l'età, con una stima di 5-26 casi per 100.000 persone all'anno, circa l'1% tra le persone di età compresa tra 65 e 69 anni e tra il 3% e il 14,3% tra gli anziani di età superiore a 85 anni. I segni clinici più comuni del processo infiammatorio includono la presenza di tremore a riposo, rigidità muscolare, bradicinesia e instabilità posturale. La diagnosi della malattia non è un compito semplice, poiché è noto che esistono schemi di fasi nella progressione della malattia nel corpo umano. Tuttavia, molti pazienti non seguono questa progressione a causa dell'eterogeneità delle manifestazioni che possono presentarsi. L'analisi dell'andatura è diventata un meccanismo quantitativo interessante e non invasivo che può aiutare a rilevare e monitorare i pazienti affetti da PD. L'estrazione delle caratteristiche è un compito estremamente importante per la qualità dei dati da utilizzare con gli algoritmi di ML, con l'obiettivo principale di ridurre la dimensionalità dei dati in un processo di classificazione.
Autorenporträt
Il est titulaire d'une maîtrise en informatique de l'université fédérale d'Alagoas (UFAL). Il s'est spécialisé dans la gestion de projets de technologie de l'information à l'université fédérale de Sergipe (UFS). Il est également titulaire d'un diplôme en analyse des systèmes du Cesmac. Il a travaillé comme développeur en utilisant des langages de programmation tels que Delphi, PHP et Java.