Classificação Fuzzy De Padrões Não-Motores E Indicação Da Severidade Da Doença De Parkinson

A doenca de Parkinson e uma doenca neurodegenerativa relacionada a idade. Cerca de 1% dos individuos com idade superior a 65 anos desenvolvem a doenca. Pesquisas recentes em deteccao incipiente da doenca de Parkinson tem apontado como os primeiros indicadores da doenca alteracoes sutis na voz, hiposmia e disturbios do sono. Este trabalho leva em consideracao analises de amplitudes da fala em certas frequencias e algoritmos de inteligencia computacional para deteccao incipiente de padroes nao-motores da doenca de Parkinson. O grande numero de dados e variaveis envolvidas, e a incerteza sobre valores exatos, causam dificuldades e imprecisao a analise especialista. Algoritmos de agrupamento, viz. Fuzzy C-Means e Gustafson-Kessel, foram im-plementados para analise das caracteristicas extraidas de uma base de dados disponibilizada pela Universidade de Oxford. Os algoritmos apresentam resultados a respeito da severidade da doenca de Parkinson para cada um dos individuos considerando a escala UPDRS (Escala Unificada de Avaliacao da Doenca de Parkinson). Em particular, o algoritmo Gustafson-Kessel tem apre-sentado melhores resultados em termos de classificacoes corretas de acordo com niveis de severidade.