Caracterización de Bradicinesia en Pacientes con Parkinson a través de Visión por Computador

Autores

María Camila Roa Carvajal Santiago Rojas Jaramillo

Directora

Catalina Alvarado

La enfermedad de Parkinson es un desorden neurodegenerativo relacionado con el daño de múltiples estructuras del sistema nervioso central y periférico. Entre las alteraciones motoras más frecuentes se incluyen la bradicinesia (o lentitud del movimiento), rigidez, temblor y anomalías en la marcha y el equilibrio. Para evaluar la presencia de bradicinesia se utilizan pruebas con movimientos alternantes, entre las que se encuentran: golpeteo de dedos, cierre de puño y la prono-supinación.

El principal inconveniente con los métodos de diagnóstico actuales es que la evaluación visual ofrece una baja resolución y depende de la observación de cada médico, haciendo el diagnóstico subjetivo e impreciso, con implicaciones delicadas para el paciente si el diagnóstico es erróneo. Por otro lado, la aparición de la pandemia del COVID-19 ha acentuado la necesidad de una herramienta que le permita a los médicos actualizar las evaluaciones de sus pacientes de manera remota y así, asignar dosis de medicación indicadas dependiendo del estado cotidiano y del avance de la enfermedad.

De acuerdo con la problemática planteada, en este proyecto se desarrolló un sistema de evaluación de las alteraciones motoras en la enfermedad de Parkinson. El sistema propuesto está basado en técnicas de procesamiento de videos de pacientes diagnosticados haciendo uso de la herramienta Google Mediapipe, que permite caracterizar movimientos alternantes de la mano a partir de atributos como la amplitud, frecuencia, periodicidad, velocidad y demás para monitorear el progreso de la enfermedad. Adicionalmente, se implementó un clasificador basado en inteligencia artificial con modelos de aprendizaje supervisado como redes neuronales, máquinas de soporte vectorial y discriminante lineal y de aprendizaje no supervisado como k-means. Los resultados obtenidos se evaluaron a partir de la especificidad, la sensitividad y la exactitud, con desempeños satisfactorios en diferentes soluciones.