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Vol. 14. Núm. 4.
Páginas 394-405 (octubre - diciembre 2017)
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Páginas 394-405 (octubre - diciembre 2017)
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Aplicación de las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) al diagnóstico clínico de la Enfermedad de Párkinson y el Temblor Esencial
Application of Support Vector Machines (SVM) for clinical diagnosis of Parkinson's Disease and Essential Tremor
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Roberto González
Autor para correspondencia
roberto.gonzalez@upm.es

Autor para correspondencia.
, Antonio Barrientos, Marcelo Toapanta, Jaime del Cerro
Centro de Automática y Robótica (CAR): Universidad Politécnica de Madrid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales C/ José Gutiérrez Abascal 2, 28006, Madrid, España
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Resumen

Los enfermos de Párkinson (EP) y de temblor esencial (TE) suponen un porcentaje importante de la casuística clínica en los trastornos del movimiento, que impiden a los sujetos afectados el llevar una vida normal, produciendo discapacidad física y una no menos importante exclusión social en muchos de los casos. Las vías de tratamiento son dispares, de ahí que sea crítico acertar con precisión en el diagnóstico en las etapas iniciales de la enfermedad. Hasta la actualidad, los profesionales y expertos en medicina, utilizan unas escalas cualitativas para diferenciar la patología y su grado de afectación. Dichas escalas también se utilizan para efectuar un seguimiento clínico y registrar la historia del paciente. En este trabajo se propone la utilización de clasificadores binarios centrados en las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) para obtener un diagnóstico diferencial entre las dos patologías de temblor mencionadas.

Palabras clave:
Ayuda al diagnóstico
clasificadores binarios
clasificación Párkinson-Esencial
medida objetiva del temblor
análisis de patrones
extracción de características
diagnóstico médico
Abstract

Parkinson's Disease (PD) and Essential Tremor (ET) patients represent a significant percentage of the clinical cases in movement disorders pathologies, which prevents to the affected people leading a normal life. A physical disability results and important social exclusion in many cases are produced. The treatment methods are very differents, so it is critical hitting with the diagnosis in the early stages of these diseases. Until today, professionals and experts in medicine, use qualitative scales to differentiate pathology cases and its level of affectation. These scales are used to follow up clinically and register the patient's history. This work proposes the use of binary classifiers focused on the Vector Support Machines (SVM) to obtain a differential diagnosis between the essential tremor and Parkinson's disease.

Keywords:
Computer Assisted diagnosis
binary classifiers
Parkinson- Essential classification
objective tremor measure
pattern analysis
feature extraction
medical diagnosis
Referencias
[Benito-León, 2008]
J. Benito-León.
Essential Tremor: From a Mono-symptomatic Disorder to a More Complex Entity.
Neuroepidemiology., 31 (2008), pp. 191-192
[Bermejo-Pareja, 2008]
F. Bermejo-Pareja.
Más de cien escalas en neurología.
Grupo Aula Médica., (2008),
[Caglar et al., 2010]
M. Caglar, B. Cetisli, I. Toprak.
Automatic recognition of Parkinson's disease from sustained phonation tests using ANN and adaptive neurofuzzy classifier.
Journal of Engineering Science and Design, 1 (2010), pp. 59-64
[Chang and Lin, 2011]
C.C. Chang, C.J. Lin.
LIBSVM: A Library for Sup-port Vector Machines.
ACM Trans. Intell. Syst. Tech-nol., 2 (2011), pp. 1-27
[Chaudhuri et al., 2005]
K.R. Chaudhuri, M.V. Buxton-Thomas, Dhawan, R. Peng, C. Meilak, D.J. Brooks.
Long duration asymmetrical postural tremor is likely to predict de-velopment of Parkinson's disease and not essential tremor: clinical follow up study of 13 cases.
J. Neu-rol. Neurosurg. Psychiatry, 76 (2005 ene), pp. 115-117
[Deuschl et al., 1998]
G. Deuschl, P. Bain, M. Brin.
Consensus statement of the Movement Disorder Society on tremor.
Mov. Disord., 13 (1998), pp. 2-23
[European, 2005]
European Parkinson's Disease Association. The number of people with Parkinson's in the most populous nations, 2005 through 2030. [En línea]. Disponible en: http://www.epda.eu.com/en/parkinsons/life-with-parkinsons/part-3/.
[García-Ramos et al., 2013]
R. García-Ramos, E. López Valdés, L. Ballesteros, S. Jesús, P. Mir.
Informe de la Fundación del Cerebro sobre el impacto social de la enfermedad de Parkinson en España.
Neurología., (2013),
[González et al., 2014]
R. González, A. Barrientos, J. del Cerro, B. Coca.
DIMETER: A Haptic Master Device for Tremor Diagnosis in Neurodegenerative Diseases.
Sensors, 14 (2014 mar), pp. 4536-4559
[Hughes et al., 2001]
A.J. Hughes, S.E. Daniel, A.J. Lees.
Improved accuracy of clinical diagnosis of Lewy body Parkinson's disease.
Neurology., 57 (2001 Oct.), pp. 1497-1499
[Hughes et al., 1992]
A.J. Hughes, S.E. Daniel, L. Kilford, A.J. Lees.
Accuracy of clinical diagnosis of idiopatic Parkinson's disease: a clinic-pathological study of 100 cases, Journal of Neurology.
Neurosurgery and Psychiatry., 55 (1992 Mar), pp. 181-184
[Isaias et al., 2008]
I.U. Isaias, M.R. Canesi, Benti, P. Gerundini, R. Cilia, G. Pezzoli, A. Antonini.
Striatal dopamine trans-porter abnormalities in patients with essential trem-or.
Nucl Med Commun, 29 (2008 abr), pp. 349-353
[Jain et al., 2006]
S. Jain, S.E. Lo, E.D. Louis.
Common Misdiagnosis of a Common Neurological Disorder.
Arch. Neurol, 63 (2006), pp. 1100-1104
[Jakubowski et al., 2002]
J.K. Jakubowski, Kwiatos, A. Chwaleba, S. Osowski.
Higher order statistics and neural network for tremor recognition. Biomedical Engineering.
IEEE. Transactions., 49 (2002), pp. 152-159
[Koller et al., 1989]
W.C. Koller, B. Vetere-Overfield, R. Barter.
Tremors in early Parkinson's disease.
Clin Neuropharma-col., 12 (1989 ago), pp. 293-297
[Labiano-Fontcuberta and Benito-León, 2012]
A. Labiano-Fontcuberta, J. Benito-León.
Temblor esencial y enfermedad de Parkinson: ¿existe una asociación?.
Rev. Neurol., 55 (2012), pp. 479-489
[Lingmei et al., 2011]
A. Lingmei, W. Jue, Y. Ruoxia.
Classification of parkinsonian and essential tremor using empirical mode decomposition and support vector machine.
Digital Signal Processing, (2011 Jan), pp. 543-550
[Louis et al., 2011]
E.D. Louis, N. Asabere, A. Agnew, C.B. Moskowitz, A. Lawton, E. Cortes, P.L. Faust, J.P. Vonsattel.
Rest tremor in advanced essential tremor: a post-mortem study of nine cases.
Neurol Neurosurg Psychiatry., 82 (2011 mar), pp. 261-265
[Louis and Ferreira, 2010]
E.D. Louis, J.J. Ferreira.
How common is the most common adult movement disorder? Update on the worldwide prevalence of essential tremor.
Mov. Disord., 25 (2010 abr), pp. 534-541
[Magesh, 2011]
K. Magesh.
Classification of Parkinson's disease using MultiPass LVQ, logistic model tree, K-Star for audio data set.
Master Thesis Computer Engineering., (2011),
[Mercer, 1909]
J. Mercer.
Functions of Positive and Negative Type, and their Connection with the Theory of Integral Equations.
Phil Trans R Soc Lond., 209 (1909 ene), pp. 415-416
[Miralles, 2011]
F. Miralles.
Exploraciones neurofisiológicas en el temblor. Servei de neurología. Hospital Universitario Son Espases.
Palma de Mallorca., (2011), pp. 101
Capítulo 5
[Ovidiu, 2007]
I. Ovidiu.
Applications of Support Vector Machines in Chemistry.
pp. 334-335
chapter 6
[Patrick et al., 2012]
M. Patrick, S. Arturas, G. Julius.
Support vector machine classification of Parkinson's disease, essential tremor and healthy control subjects based on upper extremity motion”. International Conference on Biomedical Engineering and Biotechnology.
IEEE, (2012),
[Platt, 1998]
J. Platt.
Sequential minimal optimization: A fast algorithm for training support vector machines.
Microsoft Res., (1998 abr), pp. 1-21
[Soleimanian and Mohammadi, 2013]
F. Soleimanian, P. Mohammadi.
A case study of Parkinson's disease diagnosis using artificial neural networks.
International of Computer Applications., 73 (2013 July),
[Statnikov et al., 2011]
A. Statnikov, C. Aliferis, D. Hardin, I. Guyon.
A Gentle Introduction to Support Vector Machines in Biomedicine. Volume 1: Theory and Methods.
USA, (2011), pp. 59-63
chapter 3
[United Nations, 2013]
United Nations.
Department of Economic and Social Affairs.
World Population Prospects. The 2012 Revision., (2013),
[Vapnik, 1999]
V.N. Vapnik.
An overview of statistical learning theory. Neural Netw.
IEEE Trans., 10 (1999), pp. 988-999
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