Caracterización de movimientos repetitivos mediante algoritmos de procesamiento de imágenes

Abstract

La evaluación de los síntomas de la enfermedad de Parkinson tiene un carácter subjetivo ya que se basa en la experiencia y la agudeza visual del médico tratante, quién realiza una puntuación de 0 a 4 según la Escala Unificada para la Evaluación de la Enfermedad de Parkinson Patrocinada por la Sociedad de Trastornos del Movimiento (MDS-UPDRS, por sus siglas en inglés). El presente trabajo de tesis tiene como objetivo evaluar dos algoritmos de flujo óptico y segmentación de imágenes para cuantificar el golpeteo de dedos y movimiento con las manos, basado en la MDS-UPDRS. El punto de partida para cumplir este objetivo fue el diseño de un protocolo de adquisición de videos, el cual se implementó con 30 participantes sanos que realizaron tres secuencias de cada movimiento. Posteriormente, se realizó el procesamiento de datos con los algoritmos propuestos y se obtuvieron las señales de frecuencia y amplitud. Finalmente se hizo el análisis estadístico. Los resultados muestran que los algoritmos fueron codificados con éxito y se apreciaron los cambios de amplitud y frecuencia de los movimientos repetitivos. Finalmente, se discutieron los resultados basándose en mejoras enfocadas en el protocolo de adquisición de datos que permitan su implementación en un ambiente clínico para contribuir al diagnóstico de pacientes que padecen párkinson.