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.
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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.