Modelado de trastornos neurodegenerativos a través de sistemas afectivos

Abstract

El objetivo de este trabajo de fin de grado es estudiar como el aprendizaje profundo basado en dominios afectivos puede ayudar en diferentes tareas relacionadas con el análisis de expresiones faciales. Una de estas tareas será la detección de la enfermedad neurodegenerativa del Parkinson. Para conseguir nuestro objetivo empezamos el trabajo recopilando información sobre el estado del arte de los temas más importantes que íbamos a tratar: el análisis facial, dominios afectivos y Enfermedad de Parkinson. La literatura relacionada indica que los adultos mayores con Enfermedad de Parkinson tienen una menor expresividad facial, conocida como hipomimia. Para detectar la hipomimia y ser capaces de clasificar entre pacientes sanos y pacientes con la enfermedad, proponemos una serie de experimentos basados en los modelos de aprendizaje profundo para el análisis de expresiones faciales. Los experimentos se dividen en dos fases. En primer lugar se utilizarán dos bases de datos afectivas (Affectnet y CFEE) y redes neuronales pre-entrenadas (VGG y Resnet) para reconocimiento facial. Estos modelos se adaptarán al dominio afectivo a través de las bases de datos propuestas y las populares técnicas de Transfer Learning. Una vez obtenidos los resultados, se escogerá el modelo que mejor se adapte al escenario de Parkinson. Aprovechando las características aprendidas por el modelo, vamos se aplicará nuevamente la técnica de Transfer Learning en este caso para pasar del dominio afectivo al del Parkinson, quedándonos con todas las capas del modelo menos la última y añadiéndole un clasificador de dos salidas. Con este nuevo modelo vamos a realizar la segunda fase, la clasificación de una base de datos con pacientes sanos y pacientes con la Enfermedad de Parkinson. Gracias a este segundo experimento el modelo aprenderá características relacionadas con los pacientes con la Enfermedad de Parkinson. Finalmente se realizan las conclusiones acerca de lo que el modelo generado va a poder aportar y ayudar a la medicina y se proponen distintos temas para realizar un trabajo futuro acerca de esta investigación