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El profesor de la Escuela Superior Politécnica Marcos Faúndez publicó ayer el artículo "Identification and Monitoring of Parkinson’s Disease Dysgraphia Based donde Fractional-Order Derivatives of Online Handwriting" en la revista indexada Applied Sciences. La disgrafía, que afecta a la mayoría de pacientes con la enfermedad de Parkinson, es el resultado de anomalías de escritura manuscrita provocadas principalmente por disfunciones motrices.

El artículo analiza el impacto de la parametrización avanzada de escritura a mano basada en derivadas de orden fraccionario en el diagnóstico de la diagrafía en personas con enfermedad de Parkinson y su seguimiento. El texto se basa en un estudio realizado principalmente por Jan Mucha, estudiante de doctorado que actualmente está realizando una estancia de investigación en los centros universitarios de TecnoCampus, bajo el seguimiento del profesor Marcos Faúndez.

Los resultados de este estudio sugieren que utilizar derivadas de orden fraccionario en combinación con tareas debidamente seleccionadas, continuas y/o repetitivas como la espiral de Arquímedes, podrían mejorar la severidad de la enfermedad de Parkinson. Se ha estudiado un total de 33 pacientes con enfermedad de Parkinson y 36 controles sanos de la base de datos de escritura manual (PaHaW) y se ha evaluado con el análisis de clasificación binaria el poder de discriminación de las funciones de las derivadas de orden fraccionario. Por otro lado, los modelos de regresión sirvieron para explorar la capacidad de estas nuevas características a la hora de evaluar el progreso y la severidad de la enfermedad.

Los resultados se compararon con una línea de base, fundamentada en las características convencionales de escritura online. En este sentido, y en comparación con los parámetros convencionales, las funciones de escritura a mano de las derivadas de orden fraccionario se correlacionaron de manera significativa con las características clínicas de los pacientes y proporcionaron una evaluación más precisa de la severidad de Parkinson, con margen de error del 12% aproximadamente.

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