Datos manuscritos para caracterización del temblor esencial

10/05/2016 0 comentarios
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En posts anteriores hemos comentado la importancia que pueden tener técnicas de biometría aplicadas a la salud, con el objetivo de reconocer enfermedades o patologías en lugar de personas. En este post mostraremos el uso de datos manuscritos, obtenidos mediante una tableta digitalizadora, para la caracterización de pacientes que padecen de temblor esencial.

Temblor esencial

El temblor esencial (ET por sus siglas en inglés) es un transtorno neurológico que afecta a las personas en todo el mundo y es 20 veces más presente que la enfermedad de Parkinson. La prevalencia del ET en los países occidentales es de alrededor de 0,3 %-4,0 %. Hombres y mujeres de 40 años de edad se ven afectadas aproximadamente por igual (incidencia de 23,7 por cada 100.000 personas al año). El temblor esencial se caracteriza por un temblor rítmico (4-12 Hz), que sólo se produce cuando el músculo afectado está ejerciendo. La amplitud del temblor aumenta y varía con la edad, pero no hay distinción de género. Además, el estrés físico o mental podría empeorar el temblor. La enfermedad de Parkinson (PD) y el parkinsonismo pueden ocurrir simultáneamente con temblor esencial. De hecho, la prevalencia de la PD en personas con ET es mayor que en la población general. En cuanto a los síntomas, el temblor de la mano es el predominante (como lo es en PD) y se produce en casi todos los casos, seguido de otro tipo de temblores como temblor de la voz, la cabeza, de la cara, del cuello, de la lengua, de la pierna y del tronco.

Con el fin de gestionar y paliar los síntomas, es de gran importancia detectar clínicamente las primeras manifestaciones de la enfermedad. Dentro del conjunto posible de biomarcadores, la detección temprana llevada a cabo mediane técnicas inteligentes no invasivas puede ser una buena alternativa. Entre otras ventajas, personal no técnico podría utilizar esas metodologías, sin alterar la capacidad de los pacientes, debido a que el análisis de la escritura, dibujos o de la voz no son percibidos como las pruebas de estrés por los pacientes. Por otra parte, se trata de técnicas de bajo costo y no requieren equipos médicos ni grandes infraestructuras.

Tableta digitalizadora

En este post nos centraremos en el uso de datos manuscritos obtenidos mediante tabletas digitalizadoras disponibles en el mercado, las mismas utilizadas habitualmente por diseñadores gráficos.

Mediante un bolígrafo especial con tinta, la tableta (véase la figura 1) permite la captura de las coordenadas espaciales (x, y), la presión, y los ángulos de azimut y altitud. El uso de este conjunto de datos dinámicos permite inferir más información, como por ejemplo la aceleración, la velocidad, el ángulo de trayectoria instantánea, el movimiento instantáneo, etc.

 

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Figura 1: Tableta digitalizadora (arriba) y esquema de la información que se puede extraer de ella (abajo)

Evaluación del temblor

Para evaluar o medir el temblor, una de las escalas mas utilizadas es la de Fahn-Tolosa-Marin [1]. En ella, entre otras preguntas/ejercicios, se pide dibujar una espiral de Arquímedes desde el interior y hasta el exterior de una plantilla (véase la figura 2). El análisis del dibujo permite extraer muchísima información sobre la severidad del temblor del paciente. Mediante el uso de la tableta digitalizadora se puede llevar a cabo exactamente el mismo ejercicio con la misma plantilla, recuperándose el ejercicio como si se hubiera ejecutado sin tableta, pero además con toda la información comentada anteriormente. Por lo tanto, al disponer de todos estos datos en formato digital, se puede llevar a cabo un procesado automático del temblor y de sus características que son de gran valor para la ayuda al diagnóstico precoz y preciso de esta enfermedad.

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Figura 2: Ejercicio de la espiral de Arquímedes en la escala Fhan-Tolosa-Marin

En la figura 3 se muestra un ejemplo de espiral realizada por una persona con ET (arriba) y una persona sana (abajo). El eje vertical (Z) contiene la presión ejercida sobre la superficie del papel La parte del dibujo en color rojo indica presión nula, por lo que se corresponde a los movimientos en el aire efectuados por el sujeto. Estos movimientos son de gran interés en otro tipo de aplicaciones.

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Figura 3: Ejemplo de espiral. Sujeto con ET (arriba) y sujeto control (abajo)

 

Con el objetivo de distinguir automáticamente los pacientes con ET de sujetos sanos, en [2] se propone y se investiga la validez del análisis de diferentes características lineales y sus variantes (máximo, mínimo, media y mediana) de estos datos. En concreto, se estudian:

1) Medidas relacionadas con el tiempo: tiempo en el aire, tiempo en la superficie y tiempo total.

2) Componentes espaciales y sus variantes: coordenadas cartesianas X e Y, ángulos de altitud (O) y azimut (A), módulo y fase de las componentes polares (Z y R, respectivamente) y sus proyecciones sobre un eje horizontal, tanto para el trazo en la superficie del papel como para el trazo en el aire.

3) Presión y sus variantes: velocidad y aceleración, tanto para el trazo en la superficie del papel como para el trazo en el aire.

4) Tasa de cruces por cero: tasa que evalúa los cambios (de valor positivo a negativo y viceversa) a lo largo de una señal.

5) Dominio de la frecuencia: componentes espectrales de las señales tanto para el trazo en la superficie del papel como para el trazo en el aire.

Todo este conjunto de medidas, conjuntamente con medidas basadas en la entropía de las señales, permite caracterizar el temblor, y a partir de ellas se diseñan sistemas de clasificación automática que indican la presencia o ausencia de temblor.

Los resultados obtenidos son prometedores y parecen aplicables a entornos reales. Actualmente se están probando estos métodos en el Instituto de Investigación Biodonostia y esperamos que puedan estar disponibles para otros centros próximamente.

[1] Fahn S, Tolosa E, Concepcion M. Clinical rating scale for tremor. In: Jankovic J, Tolosa E, editors. Parkinson's Disease and Movement Disorders, 2nd ed. Vol. 1993. Baltimore: Williams and Wilkins; pp. 271–80.

[2] López-de-Ipiña, K.; Iturrate, M.; Calvo, P.M.; Beitia, B.; Garcia-Melero, J.; Bergareche, A.; De la Riva, P.; Marti-Masso, J.F.; Faundez-Zanuy, M.; Sesa-Nogueras, E.; et al. Selection of entropy based features for the analysis of the Archimedes' spiral applied to essential tremor. In Proceedings of the 4th IEEE International Work Conference on Bioinspired, Intelligence, Donostia, Spain, 10–12 June 2015; pp. 157–162