Pesquisa da Univasf investiga diagnóstico precoce da Doença de Parkinson por inteligência artificial
Buscar biomarcadores em sinais de eletroencefalograma (EEG) que sejam capazes, em conjunto com algoritmos de aprendizado de máquina, de identificar automaticamente e de forma precoce indivíduos portadores da Doença de Parkinson (DP). Esse é o objetivo da pesquisa desenvolvida pelo estudante Bruno Fonseca Oliveira Coelho, que deu origem ao Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) em Engenharia Elétrica da Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf).
O estudo foi publicado recentemente na revista Expert Systems with Applications, da Elsevier. Publicada no artigo “Parkinson’s disease effective biomarkers based on Hjorth features improved by machine learning” (Biomarcadores eficazes da Doença de Parkinson baseados em características de Hjorth melhoradas pelo aprendizado de máquina), a pesquisa foi realizada sob a orientação do professor Rodrigo Ramos, do Colegiado de Engenharia Elétrica (Cenel)...