2023 Jul 14 - Justificativa e objetivo: Este artigo apresenta um método para a detecção computadorizada de hipomimia em pessoas com doença de Parkinson (DP). Ele supera a dificuldade do tamanho pequeno e desequilibrado dos conjuntos de dados disponíveis.
Métodos: Foi utilizado um conjunto de dados público composto por características das gravações de vídeo de pessoas com DP com quatro expressões faciais. Os dados sintéticos foram gerados usando uma Rede Condicional Generativa Adversarial (CGAN) para aumento de treinamento. Após o treinamento do modelo, o Test-Time Augmentation foi realizado. A classificação foi realizada usando o conjunto de teste original para evitar viés nos resultados.
Resultados: O emprego de CGAN seguido de Test-Time Augmentation levou a uma precisão de classificação dos vídeos de 83%, especificidade de 82% e sensibilidade de 85% no conjunto de testes em que a prevalência de DP foi em torno de 7% e onde dados reais foram usados para testes. Esta é uma melhoria significativa em comparação com outros estudos semelhantes. Os resultados mostram que, embora a técnica tenha sido capaz de detectar pessoas com DP, houve vários falsos positivos. Portanto, isso é adequado para aplicações como triagem populacional ou assistência a médicos, mas neste estágio não é adequado para diagnóstico.
Conclusões: Este trabalho tem potencial para auxiliar neurologistas a realizarem diagnósticos e acompanhamento online de seus pacientes. No entanto, é essencial testar isso para diferentes etnias e testar sua repetibilidade. Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: Pubmed.
