[ca] Aquest treball presenta el desenvolupament d'un sistema automatitzat basat en tècniques de visió artificial per al reconeixement i anàlisi comparativa del moviment de finger-*tapping en pacients amb Malaltia de Parkinson (EP), Tremolor Essencial (ET) i persones sense patologies neurològiques. Utilitzant eines com OpenCV i MediaPipe, es van processar vídeos per a extreure paràmetres clau, incloent-hi freqüència, amplitud, ritme, regularitat, fatiga motora i característiques espectrals del moviment. Aquestes dades van permetre identificar patrons distintius en cada grup: els pacients amb EP van mostrar moviments irregulars, alta variabilitat en els intervals entre pics i tremolors en repòs amb freqüències entre 3-5 Hz; els pacients amb ET Van presentar tremolors intencionals de major freqüència (4-6 Hz) i variacions d'amplitud significatives; mentre que els subjectes sans van evidenciar moviments consistents i uniformes. Es va implementar un model de classificació, que va aconseguir una precisió del 88%, demostrant la seva capacitat per a diferenciar entre els tres grups. No obstant això, el model va presentar limitacions en distingir entre EP i T'A causa de similituds en les seves característiques motores. L'estudi destaca la utilitat de la visió artificial com una eina no invasiva i objectiva per al diagnòstic inicial i seguiment de trastorns neurològics, proposant millores com l'ampliació del dataset, la incorporació de càmeres de major precisió per a anàlisi en temps real i l'estandardització de protocols de captura. Aquests avanços podrien optimitzar la detecció precoç de malalties neurodegeneratives, especialment en entorns amb recursos limitats.

[es] Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema automatizado basado en técnicas de visión artificial para el reconocimiento y análisis comparativo del movimiento de finger-tapping en pacientes con Enfermedad de Parkinson (EP), Temblor Esencial (TE) y personas sin patologías neurológicas. Utilizando herramientas como OpenCV y MediaPipe, se procesaron vídeos para extraer parámetros clave, incluyendo frecuencia, amplitud, ritmo, regularidad, fatiga motora y características espectrales del movimiento. Estos datos permitieron identificar patrones distintivos en cada grupo: los pacientes con EP mostraron movimientos irregulares, alta variabilidad en los intervalos entre picos y temblores en reposo con frecuencias entre 3-5 Hz; los pacientes con TE presentaron temblores intencionales de mayor frecuencia (4-6 Hz) y variaciones de amplitud significativas; mientras que los sujetos sanos evidenciaron movimientos consistentes y uniformes. Se implementó un modelo de clasificación, que alcanzó una precisión del 88%, demostrando su capacidad para diferenciar entre los tres grupos. No obstante, el modelo presentó limitaciones al distinguir entre EP y TE debido a similitudes en sus características motoras. El estudio destaca la utilidad de la visión artificial como una herramienta no invasiva y objetiva para el diagnóstico inicial y seguimiento de trastornos neurológicos, proponiendo mejoras como la ampliación del dataset, la incorporación de cámaras de mayor precisión para análisis en tiempo real y la estandarización de protocolos de captura. Estos avances podrían optimizar la detección temprana de enfermedades neurodegenerativas, especialmente en entornos con recursos limitados.