Identificació d'estadis de la malaltia de Parkinson basat en senyals d'acceleròmetres, convertits en imatges, aplicant tècniques de Deep Learning.

Identificador:  TFG:7035

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFG7035

Autors:  Hauser Tortosa, Luciano

Resum:
En aquest projecte, es busca aprofitar al màxim les dades extretes dels acceleròmetres utilitzats a monitoritzar pacients amb malaltia de Parkinson. L'objectiu és processar els senyals recollits i obtenir sèries temporals que proporcionin informació valuosa per a l'estudi de la malaltia. Seguidament, es realitza una selecció meticulosa de característiques de les sèries temporals i s'utilitzen per dissenyar imatges en 2D que representin els canvis observats a les dades recol·lectades. Aquestes imatges són etiquetades per classificar l'estadi de la malaltia a cadascuna i es desenvolupen models de Deep Learning capaços d'analitzar-les i classificar-les amb precisió.