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Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Papa, João Paulo | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Pereira, Clayton Reginaldo | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T22:47:01Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T22:47:01Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-14 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-12-11 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/296387 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/296387 | - |
Descrição: dc.description | Diagnosticar com eficácia um paciente com mal de Parkinson em seu estado inicial ainda não é uma tarefa possível, tendo como outro agravante, após a constatação da mesma, encontrar qual o nível da enfermidade, dado que fatores como uma faixa etária pouco elevada e sintomas como cansaço e fraqueza podem ocultar ainda mais o diagnóstico. Diversas são as técnicas e modalidades de exames empregadas para esta finalidade, muitas delas baseadas em imagens como eletroencefalograma, tomografia computadorizada e ressonância magnética. Porém, nenhuma delas pode, até o momento, resolver o problema do diagnóstico precoce. Com o intuito de prover informações clínicas mais eficazes, propiciando aos médicos um diagnóstico de maior confiança, técnicas de processamento de imagens e inteligência artificial vêm se tornando cada vez mais promissoras. Recentemente, excelentes resultados foram obtidos através da utilização de uma caneta biométrica com multi-sensores para o preenchimento de um formulário contendo atividades específicas para diagnóstico do mal de Parkinson. Porém, essas informações foram analisadas separadamente até o momento. Buscando obter resultados mais eficazes, o seguinte projeto de pesquisa visa à utilização de técnicas de aprendizado em profundidade na fusão das informações obtidas por meio das imagens do formulário e dos sinais oriundos da caneta biométrica. | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | Capes: 001 | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Direitos: dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de Máquina | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência Artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mal de Parkinson | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine Learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
Título: dc.title | Aprendizado em profundidade aplicado à fusão de dados no auxílio ao diagnóstico do Mal de Parkinson | - |
Título: dc.title | Deep learning applied to data fusion to aid in the Diagnosis of Parkinson's Disease | - |
Tipo de arquivo: dc.type | planilha | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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