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

Clebson I. S. Silva, Ronaldo F Zampolo, Antonio Pereira Jr

DOI: 10.14209/sbrt.2025.1571157333

Evento: XLIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2025)

Keywords: Doença de Parkinson Congelamento da Marcha Aprendizado de Máquina Janelamento Temporal

Abstract

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.

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