Artificial Intelligence-Driven Multimodal Analysis of Speech Emotions for Early Stage Assessment of Basal Ganglia Disorders
Public support
Provider
Ministry of Health
Programme
—
Call for proposals
SMZ0202600001
Main participants
České vysoké učení technické v Praze / Fakulta elektrotechnická
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
NW26J-04-00132
Alternative language
Project name in Czech
Analýza brzkých fází poruch bazálních ganglií podle multimodálních metod umělé inteligence na rozpoznání řečových emocí
Annotation in Czech
Poruchy zpracování emocí představují jeden z nejdřívějších a nejvíce postižených ukazatelů poruch bazálních ganglií, konkrétně Parkinsonovy choroby (PD) a Huntingtonovy choroby (HD). Příznaky emočních poruch se mohou objevit až 10 let před nástupem charakteristických motorických projevů a s postupujícím onemocněním se zpravidla zhoršují, což přispívá k sociální izolaci a degradaci mezilidských vztahů. U vývoje aktuálních léčebných postupů pro PD a HD je pro jejich účinnost zásadní včasná diagnóza počátku onemocnění. V této souvislosti má hodnocení emočních poruch jedinečný potenciál. Zatímco obvykle jsou hodnoceny pomocí dotazníků, které jsou náchylné ke zkreslení prožitých vzpomínek, emoční stavy lze identifikovat pomocí objektivní automatizované orofaciální analýzy kombinující akustickou, lingvistickou, sentimentální a video oblast. Technologický pokrok v oblasti komplexních multimodálních architektur neuronových sítí může významně zlepšit detekci emočních poruch a odhalit jemné časné neurodegenerativní změny, které by dříve nebylo možné odhalit. Použití nejmodernějších postupů umělé inteligence pro detekci emočních poruch při řeči u časných stadií PD a HD však dosud nebylo zkoumáno. Cílem tohoto projektu je proto stanovit a vyhodnotit orofaciální vyhodnocení při popisu spontánních obrázků se specifickým emočním obsahem u osob s idiopatickou poruchou chování v REM spánku (tj. případ prodromální PD), časnou PD a premanifestní až manifestní HD. Kromě toho budou zkoumány fenotypové vlivy, jako je pohlaví, věk a přítomnost deprese. Vyvinutou metodiku lze přizpůsobit pro telemedicínské aplikace, což umožnuje rozsáhlý screening a sledování rizikových skupin populace. Integraci se stávajícími digitálními zdravotnickými platformami podtrhuje potenciál projektu a jeho dopad na současnou klinickou praxi.
Scientific branches
R&D category
AP - Applied research
OECD FORD - main branch
30210 - Clinical neurology
OECD FORD - secondary branch
—
OECD FORD - another secondary branch
—
CEP - equivalent branches <br>(according to the <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">converter</a>)
FH - Neurology, neuro-surgery, nuero-sciences
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2026
Realization period - end
Dec 31, 2029
Project status
Z - Beginning multi-year project
Latest support payment
—
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP26-MZ0-NW-R
Data delivery date
Mar 23, 2026
Finance
Total approved costs
8,478 thou. CZK
Public financial support
8,478 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK