Avaliação de Classificadores Clássicos e Janelamento Temporal para Detecção de Congelamento da Marcha em Pacientes com Doença de Parkinson, Utilizando Dados de Sensores IMU

O Congelamento da Marcha (FOG) é um sintoma motor debilitante na Doença de Parkinson (DP). Este estudo investiga a influência do tamanho da janela temporal e o desempenho de classificadores clássicos de aprendizado de máquina (SVC, RF, KNN, XGBoost) na detecção de FOG. Utilizou-se um dataset público de sensores inerciais de pacientes com DP durante tarefa de movimento circulares. Avaliou-se janelas de 1 a 6 segundos. Resultados indicam que janelas maiores melhoram performance, com Random Forest e janela de 5 s alcançando melhor F1-score (0.9233), sugerindo viabilidade.