IDENTIFICATION OF PARKINSON’S DISEASE USING ACOUSTIC ANALYSIS OF POEM RECITATION

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F17%3APU123584" target="_blank" >RIV/00216305:26220/17:PU123584 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

IDENTIFICATION OF PARKINSON’S DISEASE USING ACOUSTIC ANALYSIS OF POEM RECITATION

Popis výsledku v původním jazyce

Parkinson’s disease (PD) is the second most frequent neurodegenerative disorder. It is estimated that 60–90% of PD patients suffer from speech disorder called hypokinetic dysarthria (HD). The goal of this work is to reveal influence of poem recitation on acoustic analysis of speech and propose concept of Parkinson’s disease identification based on this analysis. Classification methods used in this work are Random Forests and Support Vector Machine. The best achieved accuracy of disease identification is 70.66% with 59.25% sensitivity for Random Forests classifier fed mainly with articulation features. These results demonstrate a high potential of research in this area.

Název v anglickém jazyce

IDENTIFICATION OF PARKINSON’S DISEASE USING ACOUSTIC ANALYSIS OF POEM RECITATION

Popis výsledku anglicky

Parkinson’s disease (PD) is the second most frequent neurodegenerative disorder. It is estimated that 60–90% of PD patients suffer from speech disorder called hypokinetic dysarthria (HD). The goal of this work is to reveal influence of poem recitation on acoustic analysis of speech and propose concept of Parkinson’s disease identification based on this analysis. Classification methods used in this work are Random Forests and Support Vector Machine. The best achieved accuracy of disease identification is 70.66% with 59.25% sensitivity for Random Forests classifier fed mainly with articulation features. These results demonstrate a high potential of research in this area.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20201 - Electrical and electronic engineering

Projekt

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

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 23nd Conference STUDENT EEICT 2017

ISBN

978-80-214-5496-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

619-623

Název nakladatele

Neuveden

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Brno

Datum konání akce

27. 4. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—