Detection 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%3APU123599" target="_blank" >RIV/00216305:26220/17:PU123599 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

slovinština

Název v původním jazyce

Detekcia Parkinsonovej choroby pomocou akustickej analýzy prednesu básne

Popis výsledku v původním jazyce

Parkinsonova choroba je druhým najčastejším neurodegeneratívnym ochorením na svete. Odhaduje sa, že až u 60—90 % pacientov sa vyskytuje dysfunkcia reči, nazývaná hypokinetická dyzartria. Hlavným cieľom článku je odhaliť vplyv prednesu básne na akustickú analýzu reči a návrh konceptu identifikácie Parkinsonovej choroby založenej na tejto analýze. Metódy použité na klasifikáciu vypočítaných rečových parametrov sú Random Forests a Support Vector Machine. Najlepšia dosiahnutá úspešnosť rozpoznania choroby je 70,66 % pre klasifikátor Random Forest, pričom dominujú artikulačné parametre. Úspešnosť správneho označenia chorého pacienta za chorého (senzitivita) je 59,25 %. Tieto výsledky poukazujú na obrovský potenciál výskumu v tejto oblasti.

Název v anglickém jazyce

Detection 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 concept proposal of identification of Parkinson's disease based on this analysis. Classification methods used in this work are Random Forests and Support Vector Machine. The best achieved accuracy of disease recognition is 70.66 % for classifier Random Forests, while articulation features are dominating. Accuracy of correct indication of patient as a patient (sensitivity) is 59.25 %. This results demonstrate a huge potential of research in this area.

Druh

J_ost - Ostatní články v recenzovaných periodicích

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 periodika

Elektrorevue - Internetový časopis (http://www.elektrorevue.cz)

ISSN

1213-1539

e-ISSN

—

Svazek periodika

19

Číslo periodika v rámci svazku

2

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

1-7

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—