Avaliando a Sobreamostragem de Dados Temporais de Marcha no Diagnóstico Automático de Doenças Neurodegenerativas

Abstract

Doenças neurodegenerativas (DNDs) causam, dentre outros sintomas, o comprometimento da marcha. Diversos estudos analisam a marcha para, com o auxílio da inteligência artificial, auxiliar no diagnóstico de DNDs. Devido à dificuldade de coleta de novos dados, a técnica de sobreamostragem através do janelamento de dados é frequentemente utilizada. No entanto, um estudo anterior apontou para um possível enviesamento na fase de treinamento de algoritmos de classificação utilizando técnicas de janelamento. Este trabalho investiga esse viés, avaliando, além da validação cruzada tradicionalmente utilizada, uma segunda abordagem, em que tratamos o enviesamento apontado. Os resultados indicam a necessidade de cuidados extras quando se lida com sobreamostragem de dados temporais de marcha.