Titulo:
Una arquitectura volumétrica profunda para discriminar patrones parkinsonianos desde representaciones de poses intermedias
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Sumario:
  La enfermedad de Parkinson (EP) es un trastorno neurodegenerativo común a nivel mundial, con más de 6.2 millones de casos registrados. El análisis de la marcha desempeña un papel fundamental en la evaluación de las anomalías motoras asociadas con esta enfermedad. Sin embargo, los métodos actuales, como sistemas basados en marcadores, son intrusivos y dependientes de expertos. Se han propuesto alternativas sin marcadores, como el análisis de secuencias de video, que tienden a proporcionar puntajes de clasificación globales y carecen de la capacidad de interpretar la cinemática articular detalladamente. Se presenta una técnica innovadora utilizando redes convolucionales volumétricas que pueden aprender patrones posturales inter... Ver más
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2011-2084
2011-7922
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2024-09-03
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This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
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Una arquitectura volumétrica profunda para discriminar patrones parkinsonianos desde representaciones de poses intermedias postura   La enfermedad de Parkinson (EP) es un trastorno neurodegenerativo común a nivel mundial, con más de 6.2 millones de casos registrados. El análisis de la marcha desempeña un papel fundamental en la evaluación de las anomalías motoras asociadas con esta enfermedad. Sin embargo, los métodos actuales, como sistemas basados en marcadores, son intrusivos y dependientes de expertos. Se han propuesto alternativas sin marcadores, como el análisis de secuencias de video, que tienden a proporcionar puntajes de clasificación globales y carecen de la capacidad de interpretar la cinemática articular detalladamente. Se presenta una técnica innovadora utilizando redes convolucionales volumétricas que pueden aprender patrones posturales intermedios y distinguir entre pacientes con Parkinson y sujetos control. Este enfoque utiliza activaciones de OpenPose, y luego aplica una convolución jerárquica para minimizar la clasificación. En pruebas realizadas con 14 pacientes Parkinson y 16 sujetos control, este método alcanzó una precisión del 98% en clasificación. Artículo de revista marcha redes neuronales artificiales Una arquitectura volumétrica profunda para discriminar patrones parkinsonianos desde representaciones de poses intermedias Enfermedad de Parkinson Universidad San Buenaventura - USB (Colombia) International Journal of Psychological Research https://revistas.usb.edu.co/index.php/IJPR/article/view/7405 Inglés http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. Baker, R. (2006). Gait analysis methods in rehabilitation. Journal of NeuroEngineering and Reha-bilitation, 3(1), 1–10. https://doi.org/10.1186/1743-0003-3-1 Cao, Z., Hidalgo, G., Simon, T., Wei, S.-E., & Sheikh, Y. 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An innovative technique is presented using volumetric convolutional networks that can learn intermediate postural patterns and distinguish between Parkinson’s patients and control subjects. This approach utilizes OpenPose activations and then applies hierarchical convolution to minimize classification. In tests conducted with 14 Parkinson’s patients and 16 control subjects, this method achieved a classification accuracy of 98%. Portilla , Jean Núm. 2 , Año 2024 : Interdisciplinary Approaches for Human Cognition: Expanding Perspectives on the Mind Rangel, Edgar Guayacán, Luis 2 17 gait Martínez, Fabio Parkinson’s disease artificial neural networks 2024-09-03T00:00:00Z 84 https://revistas.usb.edu.co/index.php/IJPR/article/download/7405/5522 90 2024-09-03T00:00:00Z https://doi.org/10.21500/20112084.7405 10.21500/20112084.7405 2011-7922 2011-2084 2024-09-03 |
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La enfermedad de Parkinson (EP) es un trastorno neurodegenerativo común a nivel mundial, con más de 6.2 millones de casos registrados. El análisis de la marcha desempeña un papel fundamental en la evaluación de las anomalías motoras asociadas con esta enfermedad. Sin embargo, los métodos actuales, como sistemas basados en marcadores, son intrusivos y dependientes de expertos. Se han propuesto alternativas sin marcadores, como el análisis de secuencias de video, que tienden a proporcionar puntajes de clasificación globales y carecen de la capacidad de interpretar la cinemática articular detalladamente. Se presenta una técnica innovadora utilizando redes convolucionales volumétricas que pueden aprender patrones posturales intermedios y distinguir entre pacientes con Parkinson y sujetos control. Este enfoque utiliza activaciones de OpenPose, y luego aplica una convolución jerárquica para minimizar la clasificación. En pruebas realizadas con 14 pacientes Parkinson y 16 sujetos control, este método alcanzó una precisión del 98% en clasificación.
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Parkinson’s disease (PD) is a common neurodegenerative disorder worldwide, with over 6.2 million registered cases. Gait analysis plays a fundamental role in evaluating motor abnormalities associated with this disease. However, current methods, such as marker-based systems, are intrusive and expert-dependent. Markerless alternatives, like video sequence analysis, have been proposed, but they tend to provide overall classification scores and lack the ability to interpret joint kinematics in detail. An innovative technique is presented using volumetric convolutional networks that can learn intermediate postural patterns and distinguish between Parkinson’s patients and control subjects. This approach utilizes OpenPose activations and then applies hierarchical convolution to minimize classification. In tests conducted with 14 Parkinson’s patients and 16 control subjects, this method achieved a classification accuracy of 98%.
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