El trabajo se enmarca dentro de las actividades del grupo de tratamiento de la señal y datos del TecnoCampus y del proyecto competitivo TAPEO (Técnicas avanzadas de preprocesación de escritura online para interoperabilidad de dispositivas) financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación, en la última convocatoria.

El profesor Marcos Faúndez publica el artículo “Exploiting Spectral and Cepstral Handwriting Features on Diagnosing Parkinson's Disease” en la revista indexada de primer cuartil IEEE Access. Este trabajo se ha realizado conjuntamente con investigadores del TEC de Monterrey (México) y la Universidad tecnológica de Brno (República Checa). En el estudio científico se aplican parámetros cestrales, muy usados ​​en tratamiento de la señal de voz, en señales de escritura, así como técnicas de Machine learning. Esta estrategia permite elevar las tasas de clasificación de la enfermedad de Párkinson a partir de escritura hasta el 98.57%.

El trabajo se enmarca dentro de las actividades del grupo de tratamiento de la señal y datos del TecnoCampus y del proyecto competitivo TAPEO (Técnicas avanzadas de preprocesación de escritura online para interoperabilidad de dispositivas) financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación, en la última convocatoria.

El texto completo, aparecido a finales de octubre de 2021, se puede consultar en abierto en el mismo enlace 


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