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Tipo: Artigo de Periódico
Título: Intelligent sensory pen for aiding in the diagnosis of parkinson’s disease from dynamic handwriting analysis
Autor(es): Peixoto Júnior, Eugênio
Delmiro, Italo Lucena Duarte
Magaia, Naercio
Maia, Fernanda Martins
Hassan, Mohammad Mehedi
Albuquerque, Victor Hugo Costa de
Fortino, Giancarlo
Palavras-chave: Parkinson’s disease;Machine learning;Handwritten dynamics;Mal de Parkinson;Aprendizado de máquina;Dinâmica manuscrita
Data do documento: 2020
Instituição/Editor/Publicador: Sensors
Citação: PEIXOTO JÚNIOR, Eugênio; DELMIRO, Italo Lucena Duarte; MAGAIA, Naercio; MAIA, Fernanda Martins; HASSAN, Mohammad Mehedi; ALBUQUERQUE, Victor Hugo Costa de; FORTINO, Giancarlo. Intelligent sensory pen for aiding in the diagnosis of parkinson’s disease from dynamic handwriting analysis. Sensors, [s.l.], v. 20, n. 20, p. 5840, 2020.
Abstract: In this paper, we propose a pen device capable of detecting specific features from dynamic handwriting tests for aiding on automatic Parkinson’s disease identification. The method used in this work uses machine learning to compare the raw signals from different sensors in the device coupled to a pen and extract relevant information such as tremors and hand acceleration to diagnose the patient clinically. Additionally, the datasets composed of raw signals from healthy and Parkinson’s disease patients acquired here are made available to further contribute to research related to this topic
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/73454
ISSN: 1424-8220
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
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