Orientador: Esther Luna ColombiniDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: A doença de Parkinson é uma desordem neurodegenerativa que afeta aproximadamente 2% da população mundial acima de 60 anos (7-10 milhões de pessoas), e é caracterizada por sintomas como tremor em repouso e em movimento, que podem causar graves restrições na vida dos pacientes e também estão associados a sintomas não motores como dificuldade para dormir, depressão e fadiga. Apenas no Brasil, existem mais de 200.000 pessoas diagnosticadas com doença de Parkinson, número que pode duplicar até 2030 devido ao envelhecimento da população brasileira. Neste contexto, o desenvolvimento de novos tratamentos e formas de assistência que possam melhorar a qualidade de vida e a autonomia de pacientes é extremamente importante. Neste trabalho, são propostas novas técnicas baseadas em Redes Neurais para a previsão e geração de sinais de eletromiografia (EMG) do tremor em pacientes, para o suporte ao desenvolvimento de novos dispositivos e técnicas para assistência a pacientes. Primeiro, comparamos diferentes modelos de Redes Neuras, utilizando perceptron multicamadas (MLP) e redes neurais recorrentes (RNN) para a previsão dos sinais EMG de doença de Parkinson, antecipando os padrões de tremor em repouso. Os resultados experimentais indicam que os modelos propostos adaptam-se aos padrões específicos de cada paciente, gerando previsões acuradas para os sinais puros ou envelopes EMG. Segundo, são propostos duas novas técnicas para aumento de dados baseadas em redes adversárias generativas convolucionais profundas (DCGANs) e transferência de estilo (ST) para aumentar sinais EMG, cujos resultados mostram que os modelos propostos conseguem adaptar-se aos diferentes formatos, frequências e amplitudes de tremor, simulando os padrões específicos de cada paciente e estendendo as bases de dados existentes para diferentes protocolos de movimento. Ambos resultados sugerem que o emprego de redes neurais na geração e previsão de sinais biológicos complexos como sinais EMG pode ser bem-sucedido, permitindo o uso de tais modelos para a extensão dos dados de pacientes e para geração de sinais de tremor que auxiliem no desenvolvimento e validação de novas técnicas de supressão de tremor em pacientesAbstract: Parkinson¿s Disease (PD) is a neurodegenerative disorder that affects approximately 2% of the world¿s population over 60 years old (7-10 million people). It is characterized by symptoms like resting and action tremors, which cause severe impairments to the patient¿s life and may also cause non-motor symptoms such as difficulty to sleep, depression, and fatigue. Only in Brazil, there are more than 200,000 people with PD, a number that might double by 2030 due to the aging of the population. In such a context, developing new treatments and assistance techniques that can improve PD patient¿s life quality and autonomy are extremely important. In this work, we propose novel methods based on Neural Networks (NN) for predicting and generating patient-specific PD electromyography (EMG) tremor signals, to support the development of new assisting devices and techniques. First, we compare different NN models, using the multi-layer perceptron (MLPs) and recurrent neural network (RNN) for predicting PD EMG signals, to anticipate resting tremor patterns. The experimental results indicate that the proposed models can adapt to the patient¿s specific tremor patterns and provide reasonable predictions for both EMG envelopes and EMG raw signals. Next, we propose two new data augmentation approaches based on Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGANs) and Style Transfer (ST) for augmenting EMG signals. Results show that the proposed models can adapt to different shapes, frequencies, and amplitudes of tremor, simulating each patient¿s specific tremor patterns and extending them to different sets of movement protocols. All results suggest that Neural Networks can successfully be used for predicting and generating complex biological signals like EMG, allowing these models to be used for extending patients¿ datasets and generating tremor signals. These new data could help to validate treatment approaches on different movement scenarios, contributing to the development of new techniques for tremor suppression on patientsMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computaçã
