El professor Marcos Faúndez publica un article sobre la disgrafia en persones amb la malaltia de Parkinson

El professor de l’Escola Superior Politècnica Marcos Faúndez va publicar ahir l’article "Identification and Monitoring of Parkinson’s Disease Dysgraphia Based on Fractional-Order Derivatives of Online Handwriting" a la revista indexada Applied Sciences. La disgrafia, que afecta la majoria de pacients amb la malaltia de Parkinson, és el resultat d’anomalies d’escriptura manuscrita provocades principalment per disfuncions motrius.

L’article analitza l’impacte de la parametrització avançada d’escriptura a mà basada en derivades d’ordre fraccionari en el diagnòstic de la diagrafia en persones amb malaltia de Parkinson i el seu seguiment. El text es basa en un estudi realitzat principalment per Jan Mucha, estudiant de doctorat que actualment està realitzant una estada de recerca als centres universitaris del TecnoCampus, sota el seguiment del professor Marcos Faúndez.

Els resultats d’aquest estudi suggereixen que utilitzar derivades d’ordre fraccionari en combinació amb tasques degudament seleccionades, contínues i/o repetitives com l’espiral d’Arquímedes, podrien millorar la severitat de la malaltia de Parkinson. S’ha estudiat un total de 33 pacients amb malaltia de Parkinson i 36 controls sans de la base de dades d’escriptura manual (PaHaW) i s’ha avaluat amb l’anàlisi de classificació binària el poder de discriminació de les funcions de les derivades d’ordre fraccionari. Per altra banda, els models de regressió van servir per explorar la capacitat d’aquestes noves característiques a l’hora d’avaluar el progrés i la severitat de la malaltia.

Els resultats es van comparar amb una línia de base, fonamentada en les característiques convencionals d’escriptura online. En aquest sentit, i en comparació amb els paràmetres convencionals, les funcions d’escriptura a mà de les derivades d’ordre fraccionari es van correlacionar de manera significativa amb les característiques clíniques dels pacients i van proporcionar una avaluació més precisa de la severitat de Parkinson, amb marge d’error del 12% aproximadament.