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PID2021-122687OA-I00

Financiado

MODELO COMPUTACIONAL DEL APRENDIZAJE Y LA DEGENERACION DEL MOVIMIENTO HUMANO PAR...

MODELO COMPUTACIONAL DEL APRENDIZAJE Y LA DEGENERACION DEL MOVIMIENTO HUMANO PARA SU APLICACION EN DIAGNOSTICO CLINICO ESTE PROYECTO PRETENDE LOGRAR UN NUEVO MODELO COMPUTACIONAL QUE SIMULE EL APRENDIZAJE Y DEGENERACION DEL MOVIMIENTO HUMANO, CAPAZ DE MOSTRAR A LOS CLINICOS, DE MANERA TRANSPARENTE, LAS DIFERENCIAS IMPERCEPTIBLES ENTRE DIFERENTES T... ver más

01/01/2021

ULPGC

49K€

Presupuesto del proyecto: 49K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE LAS PALMAS DE GRAN CANARIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 543

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01

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Participantes

ULPGC

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE LAS PALMAS DE GRAN CANARIA

Total investigadores 543

Presupuesto del proyecto 49K€

Descripción del proyecto ESTE PROYECTO PRETENDE LOGRAR UN NUEVO MODELO COMPUTACIONAL QUE SIMULE EL APRENDIZAJE Y DEGENERACION DEL MOVIMIENTO HUMANO, CAPAZ DE MOSTRAR A LOS CLINICOS, DE MANERA TRANSPARENTE, LAS DIFERENCIAS IMPERCEPTIBLES ENTRE DIFERENTES TIPOS DE TRASTORNOS DEL NEURODESARROLLO O ENTRE ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS SIMILARES, CON EL FIN OBTENER COMO RESULTADO NUEVAS HERRAMIENTAS DIAGNOSTICAS VALIDADAS POR ELLOS. EL DESARROLLO DE UNA NUEVA GENERACION DE DISPOSITIVOS MOVILES HA INCREMENTADO LAS POSIBILIDADES DE OBTENER INFORMACION DEL MOVIMIENTO HUMANO GRACIAS A LOS MULTIPLES SENSORES DISPONIBLES EN ESTOS DISPOSITIVOS (PANTALLA TACTIL, MICROFONOS, ACELEROMETROS, ETC.). POR OTRO LADO, PSICOLOGOS Y NEUROLOGOS DEMANDAN, CADA VEZ MAS, HERRAMIENTAS QUE LES PERMITAN LA CARACTERIZAR LOS DATOS OBTENIDOS POR ESTOS DISPOSITIVOS, CON EL FIN DE DIFERENCIAR AQUELLOS TRASTORNOS QUE MANIFIESTAN SINTOMAS MOTORES COMUNES, PERO CORRESPONDEN A CONDICIONES PSICOPATOLOGICAS DIFERENTES. SIMULTANEAMENTE, EL DESARROLLO DE LOS SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y MACHINE LEARNING (ML) ESTAN AVANZANDO RAPIDAMENTE, PERMITIENDO DISCRIMINAR AUTOMATICAMENTE ENTRE PERSONAS SANAS Y PERSONAS CON UNA DETERMINADA PATOLOGIA. SIN EMBARGO, ESTOS SISTEMAS NO APORTAN INFORMACION SIGNIFICATIVA SOBRE EN QUE ELEMENTOS O FACTORES CAUSALES HAN FUNDAMENTADO SU RESULTADO, SIENDO ESTO UNO DE LOS PROBLEMAS QUE PRETENDE ABORDAR ESTE PROYECTO. ESTE PROYECTO SE VA A SUSTENTAR EN LA TEORIA DEL MODELO MOTOR EQUIVALENTE (LASHLEY 1930 Y BERSTEIN 1967), LA TEORIA CINEMATICA DEL MOVIMIENTO HUMANO (PLAMONDON, 1995) Y EL MODELO DE EVOLUCION TEMPORAL DE LA ESCRITURA MANUSCRITA (CARMONA, 2017). AUNQUE ESTOS MODELOS PREVIOS SE HAN DEMOSTRADOS VALIDOS PARA SINTETIZAR O PARAMETRIZAR MOVIMIENTOS HUMANOS, NO PERMITEN IMITAR EL APRENDIZAJE DE PATRONES COMPLEJOS DE MOVIMIENTO Y SU RELACION EN PROBLEMAS DE APRENDIZAJE COMO EL AUTISMO O DE NEURODEGENERACION. PARA ABORDAR ESTE PROBLEMA, LA HIPOTESIS DE ESTE PROYECTO ES QUE SE PUEDE LOGRAR UN NUEVO MODELO VALIDO PARA CUALQUIER TIPO DE DIFICULTADES DE APRENDIZAJE O CONDICION NEURODEGENERATIVA E INDEPENDIENTE DEL TIPO DE RASGO MOTOR QUE SE QUIERA CARACTERIZAR (VOZ, GESTO, ESCRITURA), INCORPORANDO CONCEPTOS DE LAS TEORIAS PREVIAS, E IMITANDO COMO EL CEREBRO AGRUPA LOS MOVIMIENTOS SIMPLES Y LOS SINCRONIZA. PARA PROBAR ESTA HIPOTESIS SE DESARROLLARA UN SISTEMA COMPUESTO DE CUATRO MODULOS QUE PERMITAN REPRESENTAR: LA MEMORIA ESPACIAL, LA SINCRONIZACION, LA AGRUPACION EFICIENTE DE LOS MOVIMIENTOS, EL SISTEMA NEUROMOTOR. DE ESTA FORMA, SE PODRA GENERAR SINTETICAMENTE UNA TRAYECTORIA, VELOCIDAD Y ACELERACION SIMILAR AL QUE SE OBTENDRIA DE UN MOVIMIENTO REALIZADO POR UNA PERSONA CON CIERTOS TIPOS DE TRASTORNOS, Y SIMULAR TODAS LAS FASES INTERMEDIAS DE DICHO TRASTORNO. INVERSAMENTE, EL MODELO PERMITIRA PARAMETRIZAR EL MOVIMIENTO OBTENIDO DE DIFERENTES TIPOS DE SENSORES. PARA VERIFICAR LA VALIDEZ DEL MODELO, POR UN LADO, LOS RESULTADOS IRAN SIENDO EVALUADOS POR EL EQUIPO CLINICO DEL PROYECTO, Y, POR OTRO LADO, SE SINTETIZARAN DIFERENTES TIPOS DE MOVIMIENTOS, QUE SERAN EVALUADOS COMO SI FUERAN REALES MEDIANTE DIFERENTES METODOS DE IA QUE YA HAN SIDO VALIDADOS CON DATOS REALES. EL MODELO COMPUTACIONAL RESULTANTE, IMPLEMENTADO EN DISPOSITIVOS MOVILES, PUEDE FACILITAR LA TELEMEDICINA, REALIZAR UN DIAGNOSTICO TEMPRANO DE CIERTAS PATOLOGIAS Y ALIGERAR LA CARGA DEL SISTEMA DE SALUD. ODELADO DEL MOVIMIENTO HUMANO\HERRAMIENTAS DIAGNOSTICAS\PARKINSON\TDAH\AUTISMO

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