Development of an artificial neural networks for neurodegenerative diseases diagnosis

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica Industrial e ComputadoresSendo o avanço da idade uma parte inevitável do ciclo de vida e, de ano para ano, a esperança média de vida ir aumentando, as consequências do envelhecimento devem ser tidas em conta ao longo da vida e, desde cedo, serem adotadas atitudes preventivas e promotoras de saúde. É então importante conceder a esta grande parte da população um final de vida o mais saudável, autónomo e independente quanto possível. Para tal, torna-se necessário desenvolver um sistema que ajude no diagnóstico de doenças neurodegenerativas. Estas doenças manifestam-se através de uma progressiva e irreversível destruição de diferentes tipos de neurónios, conduzindo a uma perda gradual das capacidades motoras, fisiológicas e/ou cognitivas. Através do recurso a acelerómetros e giroscópios, posicionados em partes estratégicas do corpo humano, é possível medir alguns parâmetros cinéticos, de postura e desequilíbrios que, depois de analisados, podem ser usados para diagnosticar algumas doenças neurodegenerativas, como é o caso da doença de Parkinson e da demência de Alzheimer. Para tanto, recorre-se às Redes Neuronais Artificiais (RNAs), que, por apresentarem uma grande gama de aplicações, adaptam-se às necessidades de análise exigidas neste trabalho. Uma RNA é um conjunto de técnicas computacionais elaboradas por um modelo matemático inspirado na estrutura neuronal do ser humano. São constituídas por elementos de processamento nãolineares interligados entre si, aos quais é dado o nome de neurónios. As RNAs adquirem conhecimento através de regras de aprendizagem, o que lhes permite, deste modo, relacionar informações de forma coerente. Por outras palavras, as RNAs desenvolvidas procedem à análise dos parâmetros obtidos pelo sistema de aquisição (postura e desequilíbrios) e assim retornam o diagnóstico do paciente, possibilitando a adoção de medidas preventivas. O sistema irá ser usado no consultório médico do Centro Hospitalar do Alto Ave, enquanto o doente realiza várias provas neurológicas.Aging is an inevitable part of the life cycle and, as the years go by, the average human life expectancy increases. For that reason, the consequences of aging must be taken into account throughout a person’s life so that they can early adopt preventive measures. It is imperative to provide to this large part of the population the chance to live their last years as healthy, autonomous and independent as possible. In order to fulfill this objective, it is important to develop a system that helps the early diagnosis of neurodegenerative diseases. These disorders manifest themselves by a progressive and irreversible destruction of different types of neurons, leading to a gradual loss of motor skills, physiological and/or cognitive impairments. Through the use of accelerometers and gyroscopes, placed in strategic parts of the human body, it is possible to measure some kinetic parameters of posture and imbalances that, after analysis, can be used to diagnose certain neurodegenerative diseases such as Parkinson's disease and Alzheimer's dementia. Therefore, we used Artificial Neural Networks (ANN), which present a wide range of applications that can be adapted to the needs of analysis required in this work. An ANN is a set of computational techniques that consists of a mathematical model inspired by the neural structure of human beings. It is composed of nonlinear processing elements interconnected, called neurons. ANNs acquire knowledge by learning rules, allowing them to relate information coherently. In other words, ANNs examine the parameters obtained by the acquisition system (posture and imbalances) and return the patient's diagnosis, so that preventive measures against those diseases can be early taken. This system will be used at the Centro Hospitalar do Alto Ave (CHAA), while patients perform several neurological tests