- -

Aplicación de las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) al diagnóstico clínico de la Enfermedad de Párkinson y el Temblor Esencial

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

  • Estadisticas de Uso

Aplicación de las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) al diagnóstico clínico de la Enfermedad de Párkinson y el Temblor Esencial

Mostrar el registro sencillo del ítem

Ficheros en el ítem

dc.contributor.author González, Roberto es_ES
dc.contributor.author Barrientos, Antonio es_ES
dc.contributor.author Toapanta, Marcelo es_ES
dc.contributor.author Cerro, Jaime del es_ES
dc.date.accessioned 2020-05-14T18:33:41Z
dc.date.available 2020-05-14T18:33:41Z
dc.date.issued 2017-11-08
dc.identifier.issn 1697-7912
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/143305
dc.description.abstract [ES] Los enfermos de Párkinson (EP) y de temblor esencial (TE) suponen un porcentaje importante de la casuística clínica en los trastornos del movimiento, que impiden a los sujetos afectados el llevar una vida normal, produciendo discapacidad física y una no menos importante exclusión social en muchos de los casos. Las vías de tratamiento son dispares, de ahí que sea crítico acertar con precisión en el diagnóstico en las etapas iniciales de la enfermedad. Hasta la actualidad, los profesionales y expertos en medicina, utilizan unas escalas cualitativas para diferenciar la patología y su grado de afectación. Dichas escalas también se utilizan para efectuar un seguimiento clínico y registrar la historia del paciente. En este trabajo se propone la utilización de clasificadores binarios centrados en las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) para obtener un diagnóstico diferencial entre las dos patologías de temblor mencionadas. es_ES
dc.description.abstract [EN] Parkinson's Disease (PD) and Essential Tremor (ET) patients represent a significant percentage of the clinical cases in movement disorders pathologies, which prevents to the affected people leading a normal life. A physical disability results and important social exclusion in many cases are produced. The treatment methods are very differents, so it is critical hitting with the diagnosis in the early stages of these diseases. Until today, professionals and experts in medicine, use qualitative scales to differentiate pathology cases and its level of affectation. These scales are used to follow up clinically and register the patient's history. This work proposes the use of binary classifiers focused on the Vector Support Machines (SVM) to obtain a differential diagnosis between the essential tremor and Parkinson’s disease. es_ES
dc.description.sponsorship También hacer mención al Centro de Referencia Estatal de Autonomía Personal y Ayudas Técnicas (CEAPAT), organismo que financió el sistema DIMETER, herramienta fundamental cuyo desarrollo y utilización nos ha permitido poder llegar a las conclusiones que aquí exponemos tras un largo periodo de análisis, procesamiento y explotación de las pruebas realizadas. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation.ispartof Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Computer Assisted diagnosis es_ES
dc.subject Binary classifiers es_ES
dc.subject Parkinson-Essential classification es_ES
dc.subject Objective tremor measure es_ES
dc.subject Pattern analysis es_ES
dc.subject Feature extraction es_ES
dc.subject Medical diagnosis es_ES
dc.subject Ayuda al diagnóstico es_ES
dc.subject Clasificadores binarios es_ES
dc.subject Clasificación Párkinson-Esencial es_ES
dc.subject Medida objetiva del temblor es_ES
dc.subject Análisis de patrones es_ES
dc.subject Extracción de características es_ES
dc.subject Diagnóstico médico es_ES
dc.title Aplicación de las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) al diagnóstico clínico de la Enfermedad de Párkinson y el Temblor Esencial es_ES
dc.title.alternative Application of Support Vector Machines (SVM) for clinical diagnosis of Parkinson's Disease and Essential Tremor es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.1016/j.riai.2017.07.005
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation González, R.; Barrientos, A.; Toapanta, M.; Cerro, JD. (2017). Aplicación de las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) al diagnóstico clínico de la Enfermedad de Párkinson y el Temblor Esencial. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 14(4):394-405. https://doi.org/10.1016/j.riai.2017.07.005 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.1016/j.riai.2017.07.005 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 394 es_ES
dc.description.upvformatpfin 405 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 14 es_ES
dc.description.issue 4 es_ES
dc.identifier.eissn 1697-7920
dc.relation.pasarela OJS\9191 es_ES
dc.contributor.funder Centro de Referencia Estatal de Autonomía Personal y Ayudas Técnicas es_ES
dc.description.references Benito-León, J. Essential Tremor: From a Mono-symptomatic Disorder to a More Complex Entity. Neuroepidemiology. Vol. 31, n.o 3, pp. 191-192, 2008. es_ES
dc.description.references Bermejo-Pareja, F. Más de cien escalas en neurología., Grupo Aula Médica. 2008. es_ES
dc.description.references Caglar, M., Cetisli, B., Toprak, I. Automatic recognition of Parkinson's disease from sustained phonation tests using ANN and adaptive neurofuzzy classifier. Journal of Engineering Science and Design. Vol 1, nº 2, pag. 59-64. 2010. es_ES
dc.description.references Chang, C.C., Lin, C.J. LIBSVM: A Library for Sup-port Vector Machines. ACM Trans. Intell. Syst. Tech-nol., vol. 2, nº 3, pp. 1-27, 2011. es_ES
dc.description.references Chaudhuri, K. R., Buxton-Thomas, M.V., Dhawan, Peng, R., Meilak, C., Brooks, D.J. Long duration asymmetrical postural tremor is likely to predict de-velopment of Parkinson's disease and not essential tremor: clinical follow up study of 13 cases. J. Neu-rol. Neurosurg. Psychiatry, vol. 76, n.o 1, pp. 115-117, ene. 2005. es_ES
dc.description.references Deuschl, G., Bain, P., Brin, M. Consensus statement of the Movement Disorder Society on tremor. Mov. Disord. Vol. 13, nº 3, pp. 2-23, 1998. es_ES
dc.description.references European Parkinson's Disease Association. The number of people with Parkinson's in the most populous nations, 2005 through 2030. [En línea]. Disponible en: http://www.epda.eu.com/en/parkinsons/life-withparkinsons/part-3/. es_ES
dc.description.references García-Ramos, R., López Valdés, E., Ballesteros, L., Jesús, S., Mir, P. Informe de la Fundación del Cerebro sobre el impacto social de la enfermedad de Parkinson en España. Neurología. 2013. es_ES
dc.description.references González, R., Barrientos, A., del Cerro, J., Coca, B. DIMETER: A Haptic Master Device for Tremor Diagnosis in Neurodegenerative Diseases. Sensors, vol. 14, nº 3, pp. 4536-4559, mar. 2014. es_ES
dc.description.references Hughes, A.J., Daniel, S.E., Lees, A.J. Improved accuracy of clinical diagnosis of Lewy body Parkinson's disease. Neurology. Vol. 57, nº 8, pag. 1497- 1499. Oct. 2001. es_ES
dc.description.references Hughes, A.J., Daniel, S.E., Kilford, L., Lees, A.J. Accuracy of clinical diagnosis of idiopatic Parkinson's disease: a clinic-pathological study of 100 cases. Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry. Vol. 55, nº 3, pag. 181-184. Mar. 1992. es_ES
dc.description.references Isaias, I.U., Canesi, M.R., Benti, Gerundini, P., Cilia, R., Pezzoli, G., Antonini, A. Striatal dopamine trans-porter abnormalities in patients with essential trem-or. Nucl Med Commun, Vol. 29, n.o 4, pp. 349-353, abr. 2008. es_ES
dc.description.references Jain, S., Lo, S.E., Louis, E.D. Common Misdiagnosis of a Common Neurological Disorder. Arch. Neurol, Vol. 63, n.o 8, pp. 1100-1104, 2006. es_ES
dc.description.references Jakubowski, J.K., Kwiatos, Chwaleba, A., Osowski, S. Higher order statistics and neural network for tremor recognition. Biomedical Engineering. IEEE Transactions. Vol. 49, pag. 152-159. 2002. es_ES
dc.description.references Koller, W.C., Vetere-Overfield, B., Barter, R. Tremors in early Parkinson's disease. Clin Neuropharma-col. Vol. 12, nº 4, pp. 293-297, ago. 1989. es_ES
dc.description.references Labiano-Fontcuberta, A., Benito-León, J. Temblor esencial y enfermedad de Parkinson: ¿existe una asociación? Rev. Neurol. Vol. 55, n.o 8, pp. 479- 489. 2012. es_ES
dc.description.references Lingmei, A., Jue, W., Ruoxia, Y. Classification of parkinsonian and essential tremor using empirical mode decomposition and support vector machine. Digital Signal Processing. Pag. 543-550. Jan. 2011. es_ES
dc.description.references Louis, E.D., Asabere, N., Agnew, A., Moskowitz, C.B., Lawton, A., Cortes, E., Faust, P.L., Vonsattel, J.P. Rest tremor in advanced essential tremor: a post-mortem study of nine cases. Neurol Neurosurg Psychiatry. Vol. 82, nº 3, pp. 261-265, mar. 2011. es_ES
dc.description.references Louis, E. D., Ferreira, J.J. How common is the most common adult movement disorder? Update on the worldwide prevalence of essential tremor. Mov. Disord., vol. 25, n.o 5, pp. 534-541, abr. 2010. es_ES
dc.description.references Magesh, K. Classification of Parkinson's disease using MultiPass LVQ, logistic model tree, K-Star for audio data set. Master Thesis Computer Engineering. 2011. es_ES
dc.description.references Mercer, J. Functions of Positive and Negative Type, and their Connection with the Theory of Integral Equations. Phil Trans R Soc Lond. Vol. 209, pp. 415-416, ene. 1909. es_ES
dc.description.references Miralles, F. Exploraciones neurofisiológicas en el temblor. Servei de neurología. Hospital Universitario Son Espases. Palma de Mallorca. Capítulo 5, pag. 101. 2011. es_ES
dc.description.references Ovidiu, I. Applications of Support Vector Machines in Chemistry. In: Reviews in Computational Chemistry. Volume 23. Eds.: K. B. Lipkowitz and T. R. Cundari. Wiley-VCH, Weinheim, 2007, chapter 6, pág. 334-335. es_ES
dc.description.references Patrick, M., Arturas, S., Julius G. "Support vector machine classification of Parkinson's disease, essential tremor and healthy control subjects based on upper extremity motion". International Conference on Biomedical Engineering and Biotechnology. IEEE 2012. es_ES
dc.description.references Platt, J. Sequential minimal optimization: A fast algorithm for training support vector machines. Microsoft Res., pp. 1-21, abr. 1998. es_ES
dc.description.references Soleimanian, F., Mohammadi, P. A case study of Parkinson's disease diagnosis using artificial neural networks. International of Computer Applications. Vol. 73, nº19. July 2013. es_ES
dc.description.references Statnikov, A., Aliferis, C., Hardin, D., Guyon, I. A Gentle Introduction to Support Vector Machines in Biomedicine. Volume 1: Theory and Methods. USA, chapter 3, pp. 59-63, 2011. es_ES
dc.description.references United Nations. Department of Economic and Social Affairs, World Population Prospects. The 2012 Revision. 2013. es_ES
dc.description.references Vapnik, V.N. An overview of statistical learning theory. Neural Netw. IEEE Trans. Vol. 10, nº 5, pp. 988-999, 1999. es_ES


Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem