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Il morbo di Parkinson è un disturbo neurodegenerativo che si manifesta con sintomi come tremori, movimenti lenti, rigidità degli arti e problemi di andatura ed equilibrio; di conseguenza, quasi tutti i test diagnostici si basano sul movimento, richiedendo al paziente di camminare per lunghe distanze e per lunghi periodi.

Il team internazionale di ricercatori con sede in Arabia Saudita e Svezia ha detto che il disagio causato ai pazienti da questo tipo di test è inaccettabile. Hanno proposto un nuovo tipo di analisi computazionale basata su test fisicamente meno impegnativi. Lo studio è stato pubblicato sulla Rivista IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica.

Tuan D. Pham, professore d’ingegneria biomedica presso il Centre for Medical Image Science and Visualization dell’Università di Linköping in Svezia, ha detto:

«Per rilevare le prime fasi del morbo di Parkinson, a parte i dati sull’andatura e bilanciamento, abbiamo proposto la misurazione delle serie temporali di sequenze di tasti del computer, contengono informazioni sul tempo di attesa che intercorre tra la pressione e il rilascio di un tasto. Essendo simile alla motivazione per determinare il numero minimo di passi da compiere per l’analisi delle dinamiche dell’andatura, il nostro studio era interessato a rispondere alla domanda se ci sono metodi in grado di elaborare serie temporali molto brevi e ottenere buoni risultati per distinguere i controlli sani da soggetti affetti dal morbo di Parkinson».

La malattia in sé non è mortale, ma le complicazioni del morbo di Parkinson possono essere gravi. Colpisce circa 10 milioni di persone in tutto il mondo, può impiegare anni prima che la malattia passi allo stato sintomatico, rendendo la diagnosi precoce, una priorità assoluta per i ricercatori.

Nuovo test con logica fuzzy per i pazienti affetti dal morbo di Parkinson

I pazienti in questo esperimento su un dispositivo come un iPhone premono uno o due pulsanti il più velocemente possibile per un breve periodo.

Tuan D. Pham insieme al team hanno prelevato questi dati e li hanno analizzati attraverso trame di ricorrenza sfocate, che prendono più punti di dati di serie di breve durata e li traducono in immagini bidimensionali di texture in scala di grigi. I punti correlati nell’immagine appaiono come un grigio denso, con punti dati più disparati che diventano più sfocati.

La logica fuzzy è un metodo matematico basato sulla teoria degli insiemi fuzzy, aiuta le macchine a “ragionare” in modo più simile a quello umano. Insieme alle reti neurali, ai sistemi esperti e agli algoritmi genetici, costituisce il nucleo centrale del cosiddetto calcolo soft.

L’algoritmo utilizzato dai ricercatori per i grafici di ricorrenza fuzzy impara come si collegano i punti dati, può aiutare a fornire differenze e somiglianze in gruppi di soggetti come le persone con malattia di Parkinson in fase iniziale e quelle senza.

Tuan D. Phaml ha detto:

«Pur avendo una lunghezza molto breve, le serie storiche sono aumentate con un numero relativamente grande di dimensioni delle caratteristiche. I risultati ottenuti dai grafici di ricorrenza fuzzy sono incoraggianti per la raccolta di pratici dati registrati dai partecipanti e il loro utilizzo per l’attività di classificazione».

Il team ha intenzione di studiare ulteriormente l’utilizzo di grafici di ricorrenza sfuocati e migliorare l’algoritmo per determinare meglio lo stato della malattia di un soggetto. Inoltre, prevedono di ampliare la ricerca per studiare le dinamiche di andatura dei pazienti affetti dal morbo di Parkinson, il morbo di Huntington e la sclerosi laterale amiotrofica, nota anche come morbo di Lou Gehrig.