La enfermedad de Parkinson es una enfermedad progresiva del sistema nervioso que afecta el movimiento.
Los síntomas comienzan gradualmente. A veces, comienza con un temblor apenas perceptible en una sola mano.
Los temblores son habituales, aunque la enfermedad también suele causar rigidez o disminución del movimiento.
📌 James Parkinson, fue el médico británico que describió por primera vez la «parálisis agitante», término que él mismo acuñó.
Este proyecto, se basa en el documento titulado 'Machine Learning for the diagnosis of Parkinson's disease: A systematic review', publicado por Jie Mei, Christian Desrosiers y Johannes Frasnelli de la Université de Montréal. Dentro del cual se analizan mas de 200 estudios enfocados al diagnostico de la Enfermedad de Parkinson (EP), mediante el uso de distintos modelos de Aprendizaje Maquina para diversos tipos de información del usuario como lo son la voz y el dibujo de patrones.
Para cada modelo utilizado para el analisis y diagnostico de la enfermedad utilizado dentro de cada documento se utilizan distintas metricas de desempeño como lo son: Exactitud, Presicion, Sensibilidad, entre otras.
| Analisis de voz | Media |
|---|---|
| Dentro del estudio y analisis de los datos recopilados en las bases de datos para la deteccion de parkinson por medio del uso de la voz se envuentran parametros de: pitch, jitter, shimmer y el periodo junto con sus variaciones. |
 |
| Analisis de pulso | Media |
|---|---|
| Para el diagnostico de la enfermedad mediante el uso de los datos recopilados al dibujar patrones se encuentran los parametros de: genero, si es diestro o zurdo, edad,máxima desviacion, desviacion minima, desviacion estandar. |
 |
🛑 Se recomienda tener conocimientos básico-intermedio de:
■ Parkinson.
■ R y R Shiny.
| Dato | Tipo de dato |
|---|---|
| ID | int |
| Jitter(local) | float |
| Jitter (local, absolute) | float |
| Jitter (rap) | float |
| Jitter (ppq5) | float |
| Jitter (ddp) | float |
| Shimmer (local) | float |
| Shimmer (local, dB) | float |
| Shimmer (apq3) | float |
| Shimmer (apq5) | float |
| Shimmer (apq11) | float |
| Shimmer (dda) | float |
| AC | float |
| NTH | float |
| HTN | float |
| Median pitch | float |
| Mean pitch | float |
| Standard deviation of period | float |
| Fraction of locally unvoiced frames | float |
| Number of voice breaks | int |
| Degree of voice breaks | int |
| Class information | int |
📑
1._ Se descargó el documento.PDF "Machine learning for the diagnosis of Parkinson’s disease: A systematic review"2._ Se convirtió el documento a formato DOCX
2.1._ Se seleccionaron los datos a utilizar.
2.2._ Se formateó los datos de las tablas de interés a utilizar.
Table 4: Studies that applied machine learning models to voice recordings to diagnose PD (n = 55).
Table 5: Studies that applied machine learning models to movement or gait data to diagnose PD (n = 51).
Table 6: Studies that applied machine learning models to MRI data to diagnose PD (n = 36).
3._ Se extrajo los datos por filas de todas las tablas de interés del documento.DOCX
4._ Se transcribió los datos en documentos.xlsx
5._ Se uso pipe o pleca ( | ) para la separación de los datos en columnas.
6._ Se modificarón modificarón algunas columnas dependiendo de la finalización que se requería con los datos. Más info aquí.
...🐱👤
https://r6x320-fernando0maldonado.shinyapps.io/James_Parkinson/
Parkinson_Logistic_Regression.ipynb
Train size: 70% Test size: 30%
| Metric | Results |
|---|---|
| Accuracy | 0.6528 |
| Precision | 0.6259 |
| Recall | 0.8368 |
 |
 |
Parkinson_regresion_polinomial.ipynb
Train size: 75% Test size: 25%
| Degree | Results |
|---|---|
| First | Training: MSE =0.20226664986073595 Test: MSE =0.22372550107151745 |
| Second | Training: MSE =0.09041958178788939 Test: MSE =0.9440424366774228 |
| Third | Training: MSE =2.4091509149795675e-20 Test: MSE =10807.336241830348 |
| Fourth | Training: MSE =1.312378446659635e-19 Test: MSE =161200.20848268343 |
| Fifth | Training: MSE =2.9573820705183283e-19 Test: MSE =1549021.0980967553 |
En base a lo visto con los resultados de la regresion polinomial pudimos observar que al incrementar el grado del polinomio reducirá el Mean square error en el entrenamiento pero incrementará en las pruebas, esto es debido a que se genera el llamado overfitting.
Train size: 75% Test size: 25%
| SVM Characteristics | Results |
|---|---|
| rbf, c=10, gamma=0.0001 | Accuracy:0.707988 Precision:0.7233 Recall:0.7525 |
 |
 |
| rbf, c=1, gamma=0.0001 | Accuracy: 0.65564 Precision: 0.66079 Recall: 0.7575 |
 |
 |
| rbf, c=100, gamma=0.0001 | Accuracy: 0.6969 Precision: 0.72680 Recall: 0.71212 |
 |
 |
| rbf, c=1000, gamma=0.0001 | Accuracy: 0.63911 Precision: 0.6666 Recall: 0.67676 |
 |
 |
| rbf, c=10, gamma=0.001 | Accuracy: 0.67217 Precision: 0.718232 Recall: 0.65656 |
 |
 |
| rbf, c=1, gamma=0.001 | Accuracy: 0.658402 Precision: 0.70786 Recall: 0.63636 |
 |
 |
| rbf, c=100, gamma=0.001 | Accuracy: 0.658402 Precision: 0.70108 Recall: 0.651515 |
 |
 |
| rbf, c=1000, gamma=0.001 | Accuracy: 0.65840 Precision: 0.701086 Recall: 0.651515 |
 |
 |
En base a los datos de las metricas obtenidas en base al uso de los tres tipos de modelos se observó que el modelo con los mejores resultados fué el de SVM con kernel rbf, c = 10 y gamma = 0.0001
▶ Preguntas y respuestas
❓ / ❗
1._ Qué es la Dopamina?R= Es uno de los muchos neurotransmisores que usan las neuronas para comunicarse entre ellas y es una sustancia que no solo la produce el ser humano,
sino también puede ser producida en laboratorios.
La dopamina es frecuentemente considerada como la causante de sensaciones placenteras y la sensación de relajación.
2._ Por qué baja la dopamina?
R= Un grupo de neurólogos expertos explica que todavía se desconocen las causas de la pérdida de neuronas secretoras de dopamina en la enfermedad de Parkinson (EP).
No se conocen a ciencia cierta los factores de riesgo, pero existen ciertas conexiones. Puede haber factores genéticos en un número pequeño de pacientes..
3._ Cómo afecta el Parkinson en el habla??
R= Los pacientes de Parkinson tienden a tener dificultades para entender y producir oraciones con correcta estructura gramatical.
Disminución en la velocidad del habla, expresión y duración. Lo que disminuye la fluidez, acentuación y ritmo de la expresión verbal.
😃 ...
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con ❤ eecastillo & @ferjml97 🙂