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MachineLearning no auxílio ao diagnóstico do mal de Parkinson.

O conteúdo aqui disponibilizado trata-se de uma etapa do meu projeto de doutorado que na época foi completamente desenvolvido na linguagem de programação C e agora, estou aplicando algumas técnicas de Aprendizado de Máquina utilizando a linguagem Python e as bibliotecas da Scikit.

Trata-se de um estudo em imagens de formulários para classificar indivíduos portadores ou não do mal de Parkinson. Vários artigos foram publicados em congressos científicos da área da Ciência da Computação, Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Processamento de Imagens, todos apresentando os resultados adquiridos ao longo dos meus 4 anos de doutorado, sendo o mesmo realizado em 3 etapas:

1 - Análise de imagens de Espirais;

2 - Análise de imagens de Meandros, e

3 - Análise de sinais de uma Caneta Biométrica.

O conjunto de dados que foi utilizado para os experimentos está sendo disponibilizado nesse diretório, mas caso queiram maiores informações poderão encontrar na página oficial, em http://www2.fc.unesp.br/~papa/pub/datasets/Handpd/.

Demais informações poderão também ser adquiridas na página oficial do grupo Recogna no qual faço parte: www.recogna.tech.

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Introdução ao processo de Machine Learning para auxílio ao diagnóstico do mal de Parkinson

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