Procesamiento y análisis de señales biomecánicas adquiridas por redes de sensores

Abstract

RESUMEN: La enfermedad de Parkinson (EP) es el segundo trastorno neurodegenerativo más común después de la enfermedad de Alzheimer y se espera que imponga una carga social y económica cada vez mayor a las sociedades a medida que las poblaciones envejecen. Algunos de los principales síntomas presentes en esta enfermedad son temblores, rígidez, problemas de equilibrio y lentitud en movimientos. Los pacientes con EP suelen presentar oscilaciones involuntarias al momento de realizar ciertas movimientos específicos, lo cúal afecta su ritmo de vida ya que los imposibilita para realizar tareas cotidianas, a este tipo de oscilaciones se le conoce como temblor cinético. La Unified Parkinson's Disease Rating Scale, patrocinada por la Movement Disorder Society (MDS-UPDRS), evalúa el estado motor actual de los pacientes por medio de la observación clínica de ciertos movimientos establecidos. La evaluación hecha por médicos expertos, y basada en la MDS-UPDRS es puramente visual y subjetiva, y está influenciada por factores externos que pueden alterar los resultados. En este aspecto, se propone un modelo computacional que permite analizar señales de pacientes con EP, los cuales fueron monitoreados para realizar un movimiento establecido en la MDS-UPDRS para evaluar el temblor cinético. Una vez adquiridas las señales, se obtuvieron características biomecánicas considerables y valiosas a partir de los datos adquiridos, y se utilizaron para hacer una evaluación mediante un sistema de lógica difusa, siguiendo las pautas proporcionadas por la MDS-UPDRS. Los resultados obtenidos son apegados a evaluaciones dadas por médicos examinadores, lo cúal prueba el buen funcionamiento del sistema. Además, las salidas obtenidas están representadas en valores númericos de punto flotante, lo que facilita llevar un control clínico. El diseño del sistema permite obtener los mismos resultados, utilizando las mismas entradas; lo cual es díficil obtener realizando la evaluación visualmente, ya que está sujeta a alteraciones externas.

ABSTRACT: Parkinson's disease (PD) is the second most common neurodegenerative disorder after Alzheimer's disease and is expected to impose an increasing social and economic burden on societies as populations age. Some of the main symptoms present in this disease are tremors, stiffness, balance problems and slow movements. Patients with PD usually present involuntary oscillations at the time of certain specific movements, which affects their rhythm of life and makes it impossible to perform daily tasks, this type of oscillation is known as kinetic tremor. The Unified Parkinson's Disease Rating Scale, sponsored by the Movement Disorder Society (MDS-UPDRS), evaluates the current status of patients through the clinical observation of certain established movements. The evaluation made by medical experts, and based on the MDS-UPDRS is purely visual and subjective, and is influenced by external factors that can alter the results. In this aspect, a computational model that allows to analyze signals from patients with PD, which were monitored to perform a task established in the MDS-UPDRS to evaluate kinetic tremor, is proposed. Once the signals were acquired, considerable and valuable biomechanical features were obtained from the acquired data, and they were used to make an evaluation using a fuzzy inference system, following the guidelines given by the MDS-UPDRS. The results obtained are attached to evaluations given by physicians, which proves the good performance of the system. In addition, outputs obtained are represented in floating point numeric values, which permits to carry out a clinical follow-up. The system design allows to obtain the same results, using the same inputs; which is difficult to obtain by performing the evaluation visually, since it is subject to external alterations.