Análise no Desempenho de Algoritmos de Aprendizagem Supervisionada na Classificação da Marcha em Parkinsonianos

Abstract

A análise da marcha tornou-se um mecanismo quantitativo atrativo e não invasivo que pode auxiliar na detecção e monitoramento de portadores da Doença de Parkinson. A extração de características é uma tarefa de suma importância para a qualidade dos dados a serem empregados pelos algoritmos de Aprendizagem de Máquina, visando como principal objetivo a redução na dimensionalidade dos dados em um processo de classificação. Este trabalho avalia o desempenho de algoritmos de aprendizagem supervisionada na classificação das características da marcha humana em portadores de DP.