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Clasificación de enfermedades neurodegenerativas (EP, EH, EELA) usando los algoritmos de aprendizaje LS-SVM y AdaBoosting

Autores/as

Julio Cesar Rico Universidad de Pamplona
Luis Enrique Mendoza Universidad de Pamplona
Hernando Velandia Villamizar Universidad de Pamplona

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v1i23.1879

Palabras clave:

LS-SVM, Adabbosting, TF, DCT, PCA, wavelet

Resumen

Este trabajo presenta un método para la multi-clasificación de enfermedades neurodegenerativas conocidas como: Parkinson (EP), Huntington (EH) y la Esclerosis Lateral Amiotrófica (EELA). Se muestra la importancia y resultados de los Algoritmos de multi-clasificación conocidos como Adabbosting y LS-SVM aplicado a señales EMG las cuales caracterizan las enfermedades neurodegenerativas mencionadas. Las herramientas matemáticas usadas para acondicionar las señales son: transformada de Fourier (TF), transformada discreta del coseno (DCT), análisis de componentes principales (PCA) y wavelet. Con los resultados conseguidos de este sistema de multi-clasificación, se genera una herramienta de soporte para el especialista en la detección de las enfermedades EP, EH y EELA. Además se demostró que las señales electromiográficas pueden ser usadas para diagnosticar enfermedades como: EH, EP y EELA.

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Publicado

2022-11-08 — Actualizado el 2014-01-02

Versiones

Cómo citar

Rico, J. C., Mendoza, L. E., & Velandia Villamizar, H. (2014). Clasificación de enfermedades neurodegenerativas (EP, EH, EELA) usando los algoritmos de aprendizaje LS-SVM y AdaBoosting. REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA), 1(23), 107–111. https://doi.org/10.24054/rcta.v1i23.1879 (Original work published 8 de noviembre de 2022)