Towards Identification of Hypomimia in Parkinson’s Disease Based on Face Recognition Methods
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F18%3APU129525" target="_blank" >RIV/00216305:26220/18:PU129525 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/8631249" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/8631249</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICUMT.2018.8631249" target="_blank" >10.1109/ICUMT.2018.8631249</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Towards Identification of Hypomimia in Parkinson’s Disease Based on Face Recognition Methods
Popis výsledku v původním jazyce
Hypomimia manifested as an expressionless face with little or no sense of animation is a typical symptom of Parkinson’s disease (PD). Although some researchers tried to quantify and diagnose the hypomimia based on the analysis of video-recordings, a study dealing with a possibility of its identification using the simple static face analysis is missing. The goal of this work is therefore to verify whether PD hypomimia can be detected even from static face images. For this purpose we enrolled 50 PD patients and 50 age- and gender-matched healthy controls. Parameterization based on face recognition methods in combination with conventional classifiers (random forests, XGBoost, etc.) were used to automatically identify PD hypomimia. Among the classifiers, the decision tree algorithm achieved the best accuracy (67.33 %). The results suggest that automatic static face analysis can support PD hypomimia diagnosis, nevertheless is not accurate enough to outperform the approaches based on video-recordings processing.
Název v anglickém jazyce
Towards Identification of Hypomimia in Parkinson’s Disease Based on Face Recognition Methods
Popis výsledku anglicky
Hypomimia manifested as an expressionless face with little or no sense of animation is a typical symptom of Parkinson’s disease (PD). Although some researchers tried to quantify and diagnose the hypomimia based on the analysis of video-recordings, a study dealing with a possibility of its identification using the simple static face analysis is missing. The goal of this work is therefore to verify whether PD hypomimia can be detected even from static face images. For this purpose we enrolled 50 PD patients and 50 age- and gender-matched healthy controls. Parameterization based on face recognition methods in combination with conventional classifiers (random forests, XGBoost, etc.) were used to automatically identify PD hypomimia. Among the classifiers, the decision tree algorithm achieved the best accuracy (67.33 %). The results suggest that automatic static face analysis can support PD hypomimia diagnosis, nevertheless is not accurate enough to outperform the approaches based on video-recordings processing.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20203 - Telecommunications
Návaznosti výsledku
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)
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
2018 10th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT)
ISBN
978-1-5386-9361-2
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
182-185
Název nakladatele
Neuveden
Místo vydání
Moskva
Místo konání akce
Moskva
Datum konání akce
5. 11. 2018
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000459238500052