Representaciones tiempo-frecuencia basadas en sensores inerciales para caracterizar la marcha en la enfermedad de Parkinson

La Enfermedad de Parkinson (EP) es un desorden neurodegenerativo del sistema nervioso central, cuyas caracteristicas principales incluyen entre otras la rigidez, bradicinesia y perdida de los reflejos posturales. El diagnostico de la EP esta basado en analisis de la historia clinica y evaluaciones fisicas realizadas a los pacientes. El monitoreo del estado neurologico de los pacientes esta basado en valoraciones subjetivas que realizan los neurologos. El analisis de la marcha usando sensores inerciales aparece como un instrumento sencillo y util para ayudar en el proceso de diagnostico y monitoreo de los pacientes con EP. En este articulo usamos el sistema eGaIT, el cual captura senales de acelerometro y giroscopo del proceso de marcha para evaluar las habilidades motoras de los pacientes. Las transformadas de Fourier y Wavelet son utilizadas para extraer medidas basadas en energia y entropia en el dominio de Tiempo-Frecuencia. Las caracteristicas extraidas son utilizadas para discriminar entre pacientes con EP y personas sanas. De acuerdo con los resultados, es posible clasificar estos dos grupos con una precision de hasta el 94 %.