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Analisi del movimento in pazienti con Malattia di Parkinson utilizzando sensori inerziali indossabili
keywords ANALISI DEL MOVIMENTO, MACHINE LEARNING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, MALATTIE NEUROLOGICHE
Reference persons GABRIELLA OLMO
External reference persons Dr. Luigi Borzi - luigi.borzi@polito.it
Research Groups DAUIN - GR-19 - SYSTEM BIOLOGY GROUP - SYSBIO
Thesis type SPERIMENTALE APPLICATA
Description La malattia di Parkinson (MP) e una delle piu diffuse malattie neurodegenerative, con annessi sintomi motori e non motori. Recentemente, i sensori inerziali indossabili hanno dimostrato di essere efficaci nel valutare e monitorare i sintomi motori e il rischio di cadute nei pazienti affetti da MP.
La presente testi si propone di predire le condizioni motorie dei pazienti affetti da MP tramite l?analisi di dati inerziali. I dati sono stati raccolti su una popolazione di pazienti con MP utilizzando sensori di movimento (accelerometro e giroscopio) integrati in uno smartphone commerciale.
Nello specifico, dati relativi a cammino, inversioni di marcia, e transizioni posturali (alzarsi, sedersi) saranno analizzati. Algoritmi di classificazione e/o regressione saranno poi implementati per predire le condizioni motorie di ciascun paziente. Infine, i risultati saranno confrontati con le valutazioni cliniche fornite dai neurologi
Required skills Conoscenza di analisi dei segnali biomedici e del linguaggio Matlab e\o Python
Deadline 26/04/2023
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