Original title: Odhad progrese Parkinsonovy nemoci pomocí akustické analýzy řeči
Translated title: Degree of Parkinson's disease estimation based on acoustic analysis of speech
Authors: Ustohalová, Iveta ; Kiska, Tomáš (referee) ; Galáž, Zoltán (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2016
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato diplomová práce se zabývá odhadem progrese Parkinsonovy nemoci pomocí akustické analýzy řeči. V jejím rámci byla prostudována problematika hypokinetické dysartrie jako důsledku Parkinsonovy nemoci a její vliv na mluvený projev. Dále byly podrobně prostudovány metody předzpracování řečového signálu a řečové parametry vhodné pro klasifikaci patologické řeči. Následně byl v prostředí MATLAB vytvořen systém pro odhad hodnoty UPDRS III škály, což je hodnota subjektivně určená lékařem, pomocí jednoho individuálního příznaku a poté byla pomocí algoritmu SFFS vybrána nejlepší kombinace příznaků, která odhaduje hodnotu UPDRS III s nejmenší chybou. Pozornost je taktéž věnována korelaci jednotlivých příznaků s UPDRS III škálou. The diploma thesis deals with the non-invasive analysis of progression of Parkinson´s disease using the acoustic analysis of speach. Hypokinetic dysarthria in connection with Parkinson´s disease as well as speech parameters are described in this work. Speech parameters are sorted according to the speech component they affect. The work uses the phonation of vowels "a" speech task as the most commonly used speech task in the field of pathological speech processing, because of its resistance to demographic and linguistic characteristics of the speakers. Based on obtained knowledge, in MATLAB development enviroment were created systém for UPDRS III scale estimation. The UPDRS III scale is based on subjective diagnosis given by the doctor. At first, one individual parameter is used for the UPDRS III scale value estimation. Then the feature selection using SFFS algorithm is applied to gain feature combination with minimal estimation errror. Attention i salso paid to correlation between individual symptoms and UPDSR III scale.
Keywords: classification; features; hypokinetic dysarthria; Neural disorders; Parkinson´s Disease; segmentation; speech parameter; speech pathology; UPDRS III range; hypokinetická dysartrie; klasifikace; Neurologická onemocnění; Parkinsonova choroba; příznaky; segmentace; UPDRS III škála; řečové patologie; řečový parametr

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/59949

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-242173


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses