Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Fractional Derivatives of Online Handwriting: A New Approach of Parkinsonic Dysgraphia Analysis

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00159816%3A_____%2F18%3A00069061" target="_blank" >RIV/00159816:_____/18:00069061 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00216305:26220/18:PU128391 RIV/00216224:14740/18:00108297

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/8441293" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/8441293</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2018.8441293" target="_blank" >10.1109/TSP.2018.8441293</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Fractional Derivatives of Online Handwriting: A New Approach of Parkinsonic Dysgraphia Analysis

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Parkinson&apos;s disease (PD) is the second most frequent neurodegenerative disorder. One typical hallmark of PD is disruption in execution of practised skills such as handwriting. This paper introduces a new methodology of kinematic features calculation based on fractional derivatives applied on PD handwriting. Discrimination power of basic kinematic features (velocity, acceleration, jerk) was evaluated by classification analysis (using support vector machines and random forests). For this purpose, 30 PD patients and 36 healthy controls were enrolled. In comparison with results reported in other works, the newly designed features based on fractional derivatives increased classification accuracy by 8 % in univariate analysis and by 10 % when employing the multivariate one. This study reveals an impact of fractional derivatives based features in analysis of Parkinsonic dysgraphia.

  • Název v anglickém jazyce

    Fractional Derivatives of Online Handwriting: A New Approach of Parkinsonic Dysgraphia Analysis

  • Popis výsledku anglicky

    Parkinson&apos;s disease (PD) is the second most frequent neurodegenerative disorder. One typical hallmark of PD is disruption in execution of practised skills such as handwriting. This paper introduces a new methodology of kinematic features calculation based on fractional derivatives applied on PD handwriting. Discrimination power of basic kinematic features (velocity, acceleration, jerk) was evaluated by classification analysis (using support vector machines and random forests). For this purpose, 30 PD patients and 36 healthy controls were enrolled. In comparison with results reported in other works, the newly designed features based on fractional derivatives increased classification accuracy by 8 % in univariate analysis and by 10 % when employing the multivariate one. This study reveals an impact of fractional derivatives based features in analysis of Parkinsonic dysgraphia.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    30103 - Neurosciences (including psychophysiology)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Applied Sciences -Spec. issue

  • ISBN

    978-1-5386-4695-3

  • ISSN

  • e-ISSN

    neuvedeno

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    214-217

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Athens, Greece

  • Místo konání akce

    Athens, Greece

  • Datum konání akce

    4. 7. 2018

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku