|
|
Analýza poruch řeči u osob s rizikem rozvoje onemocnění s Lewyho tělísky
Novotný, Kryštof ; Kováč, Daniel (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Nemoci spadající do rodiny onemocnění s Lewyho tělísky (jedny z nejčastěji se vyskytujících neurodegenerativních poruch) mají shodný patologický základ, ale jednotliví zástupci se liší ve svých klinických projevech. Různá onemocnění více či méně postihují mentální nebo fyzickou stránku pacienta. Tato práce předpokládá, že díky akustické analýze řeči je možné od sebe jednotlivá onemocnění odlišit, protože v mluvě pacientů se specifickými způsoby odráží poruchy kognitivní i motorické stránky člověka. Práce si klade za cíl popsat klinické rysy hlavních zástupců onemocnění s Lewyho tělísky, prozkoumat jejich dopad na řeč, navrhnout charakterizující akustické parametry a následně porovnat jejich diskriminační sílu. Jako vstupní data pro navržený algoritmus jsou použity řečové nahrávky z databází CoBeNa preLBD. Pro následné vyhodnocení slouží deskriptivní statistiky, Mann-Whitneyho U test, FDR korekce a model strojového učení XGBoost s využitím stratifikované křížové validace a vyvážené přesnosti. Výsledkem jsou skripty pro automatizovaný výpočet řečových parametrů z databáze a jejich vyhodnocení. Výstupy analýzy dokazují, že vybraná onemocnění od sebe a od zdravé kontroly lze skutečně rozeznat na základě projevů v řeči, a to již v prodromálních stádiích.
|
|
|
Návrh parametrů kvantifikující poruchy respirace u pacientů s Parkinsonovou nemocí
Cvetler, Dominik ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Kováč, Daniel (vedoucí práce)
V úvodu práce je krátce popsána Parkinsonova nemoc a hypokinetická dysartrie, která má negativní vliv na tvorbu řeči a způsobuje problémy s respirací během řeči u nemocných pacientů. Cílem práce je vytvoření algoritmu pro automatizovanou detekci nádechů a návrh parametrů pro kvantifikaci respiračních poruch u pacientů s Parkinsonovou nemocí. V prostředí MATLAB byly zpracovány nahrávky zkoumaných subjektů a vytvořen algoritmus pro detekci nádechů, u kterého byla použita metoda logistické regrese. Na základě predikovaných nádechů byly z nahrávek extrahovány navržené parametry, které byly následně statisticky analyzovány a porovnávány v rámci zdravých kontrol a pacientů s Parkinsonovou nemocí. Využitím modelu strojového učení bylo možno do jisté míry predikovat klinická data pacientů z navržených parametrů. Průměrná přesnost modelu pro predikci nádechů byla 0,85. Ze 14 navržených parametrů bylo 6 parametrů vhodných pro kvantifikaci respiračních poruch spojených s hypokinetickou dysartrií. Výsledkem práce je funkční algoritmus pro automatizovanou detekci nádechů v řečovém signálu a navržené parametry, které by mohly být užitečné pro kvantifikaci respiračních poruch u pacientů s Parkinsonovou nemocí.
|
|
|
Subtypy hypokinetické dysartrie u pacientů s pokročilou Parkinsonovou nemocí
Adamják, Adam ; Kováč, Daniel (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá rozborem Parkinsonovo nemoci, hypokinetické dysartrie a akustických a statistických analýz. Hypokinetická dysatrie je porucha řeči, která je typickým projevem Parkinsonovo nemoci, tedy neurodegenerativního onemocnění, které postihuje přibližně 2% populace starších 65 let. Cílem této práce je odhalit subtypy hypokinetické dysartrie, a to na základě klinických parametrů, akustické analýzy a statistické analýzy. V akustické analýze byly implementovány parametry, které zkoumají oblast fonace, prozódie, artikulace a tempa řeči. Následně byla zpracována statistická analýza, díky které bylo možné subtypy hypokinetické dysartrie odhalit.
|
|
|
Analýza vlivu přítomnosti šumu v nahrávkách na automatizovanou detekci hypokinetické dysartrie
Havelková, Nikola ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Kováč, Daniel (vedoucí práce)
Práce se zabývá analýzou vlivu přítomnosti šumu v nahrávkách na automatizovanou detekci hypokinetické dysartrie. Pro zvýraznění řeči jsou zvoleny a v prostředí MATLAB R2022a implementovány vhodné jednokanálové metody, a to konkrétně spektrální odečítání a Kalmanův filtr. Metody jsou rovněž použity i u nahrávek bez zatížení šumem, ke kterým byl přidán aditivní bílý šum. Účinnost těchto metod je pak hodnocena objektivně pomocí hodnot odstupu signálu od šumu. Po zvýraznění řeči jsou z nahrávek extrahovány řečové příznaky. Vliv přítomnosti šumu, a i jeho následné potlačení jednotlivými metodami, je následně vyhodnoceno statistickou analýzou, konkrétně za pomoci Kruskal-Wallisova testu a post-hoc Dunnova testu. Distribuce pravděpodobnosti parametrů nahrávek čistých, zašuměných i zvýrazněných, u nichž je dle statistických testů vliv šumu signifikantní, jsou vykresleny za pomoci houslových a krabicových grafů. Na závěr byla provedena klasifikace nahrávek logistickou regresí za pomoci strojového učení, kdy byl dle hodnot plochy pod ROC křivkou popsán vliv přítomnosti šumu a následné zvýraznění řeči na automatizovanou detekci hypokinetické dysartrie.
|
|
|
Hodnocení hybnosti mluvidel na základě akustické analýzy řeči
Novotný, Kryštof ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Hypokinetická dysartrie je motorická porucha řeči, často přítomná při průběhu Parkinsonovi nemoci. Postihuje řečové ústrojí včetně artikulačních schopností. Existuje více řečových parametrů popisujících tuto oblast, proto se nabízí zabývat se jejich vzájemným srovnáním. Práce si klade za cíl navrhnout a popsat algoritmus pro výpočet parametrů artikulace, přizpůsobený českému jazyku, a následně porovnat jejich diskriminační sílu. Akustickou analýzu řeči v algoritmu zajišťuje program Praat a pro následné zpracování dat jsou použity základní algoritmy strojového učení jako Expectation-Maximization, Kmeans nebo lineární regrese. Pro vyhodnocení slouží Mann-Whitneyho U test a zástupci lineárních, nelineárních i souhrnných metod strojového učení s využitím křížové validace a vyvážené přesnosti. Výsledkem jsou skripty pro automatické nalezení hran Hellwagova vokalického trojúhelníku, pro výpočet artikulačních parametrů a pro jejich vyhodnocení. Výstupy analýzy dvou různých databází (PARCZ a CoBeN) dokazují, že mezi běžnou a dysartrickou řečí lze skutečně pozorovat rozdíly v artikulaci. Na základě vzájemného srovnávání výsledků je proto v práci navrženo, kterými parametry a modely strojového učení je vhodné se dále v souvislosti s touto problematikou zabývat.
|
|
|
Diferenční analýza multilingválního řečového korpusu pacientů s neurodegenerativními onemocněními
Kováč, Daniel ; Zvončák, Vojtěch (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá automatizovanou diagnózou hypokinetické dysartrie v multilingválním řečovém korpusu. Jedná se o poruchu motorické realizace řeči vyskytující se u pacientů s neurodegenerativními onemocněními jako je například Parkinsonova nemoc. Automatizovaná diagnóza probíhá na základě akustické analýzy řeči a následným použitím matematických modelů. Tato metoda je na vzestupu díky její objektivitě a možné nezávislosti na národnosti. Cílem práce je zjistit, které akustické parametry mají vysokou diskriminační sílu a které jsou závislé na konkrétním jazyku mluvčího. K tom je využita statistická analýza parametrizovaných řečových úloh a následné modelování metodami strojového učení. Analýzy proběhly pro češtinu, americkou angličtinu, maďarštinu a všechny jazyky dohromady. Bylo zjištěno, že pouze některé parametry podporující diagnózu hypokinetické disartrie a jsou nezávislé na jazyku mluvčího. Nejlepší výsledky vykazuje parametr relF2SD a po něm parametr NST. Při klasifikaci mluvčích všech jazyků dohromady model dosauje přesnosti 59 % a senzitivity 72 %.
|
|
|
Vývoj moderních akustických parametrů kvantifikujících hypokinetickou dysartrii
Kowolowski, Alexander ; Zvončák, Vojtěch (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a testováním nových akustických parametrů pro zpracování dysprozodické řeči u pacientů trpících hypokinetickou dysartrií. V práci je uvedeno a otestováno 41 nových parametrů pro kvantifikaci prozodie, tzn. popisujících melodii, hlasitost, rytmus a tempo řeči. Nové parametry by se daly rozdělit do sedmi skupin. V rámci skupin se parametry liší především použitými statistickými veličinami. První čtyři skupiny jsou založeny na absolutních diferencích a kumulativních součtech základního kmitočtu a krátkodobé energie signálu. Pátá skupina obsahuje parametry založené na násobku základního kmitočtu a krátkodobé energie do jednoho globálního intonačního parametru. Šestá skupina obsahuje globální časové parametry, které jsou poměry konvenčních rytmických a konvenčních tempových parametrů. Poslední skupina pak obsahuje globální parametry pro kvantifikaci celé prozodie, což jsou poměry globálních intonačních a globálních časových parametrů. Všechny parametry byly testovány na české databázi řečníků s Parkinsonovou nemocí PARCZ. Pro jednotlivé parametry byly nejdříve vykresleny grafy hustoty pravděpodobnosti. Následně byla provedena korelační analýza s dostupnými medicínskými škálami, nejprve pro všechny, poté jen v rámci globálních parametrů. Dále byla provedena klasifikační a regresní analýza s novými parametry pomocí klasifikačních a regresních stromů. Tato analýza byla provedena nejdříve pro jednotlivé nové parametry, poté pro všechna data všech parametrů najednou, a nakonec byl proveden sekvenční výběr nejlepší kombinace parametrů pro danou problematiku. I když nevyšel jeden určitý parametr jako jasný favorit celé diplomové práce, bylo pár parametrů, které se mezi nejlépe vycházejícími objevovaly opakovaně, a také se u některých testů objevil trend, že mezi nejlepším a druhým nejlepším parametrem byl větší rozdíl než mezi jinými v pořadí, dalo by se tedy hovořit o parametrech, které byly pro danou analýzu mnohem lepší než ostatní testované. Konkrétní výsledky a diskuze jsou obsaženy v závěru.
|
|
|
Výzkum moderních artikulačních parametrů pro analýzu hypokinetické dysartrie
Vrba, Filip ; Zvončák, Vojtěch (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá hypokineticou dysartrií, jakožto poruchou motorické realizace řeči, která se vyskytuje u přibližně 70% pacientů s Parkinsonovou nemocí (PN). V práci je navržena a analyzována dvojice nově vytvořených řečových parametrů pro kvantifikaci artikulace při HD. Tyto parametry byly validovány na nahrávkách zdravých řečníků a pacientů s PN. V teoretické části práce jsou popsány konvenční a využité metody zpracování řečových signálů, parametrizace a statistické analýzy. V části realizace systému je popsán praktický návrh nových parametrů a také použité metody jejich statistického zhodnocení pomocí korelační analýzy a strojového učení. Cílem práce je návrh nových řečových parametrů pro diagnostiku HD. Navržený systém byl realizován v programovém prostředí MATLAB.
|
|
|
Assessment of Parkinson’s Disease Based on Acoustic Analysis of Hypokinetic Dysarthria
Galáž, Zoltán ; Brezany, Peter (oponent) ; Sklenář, Jaroslav (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Hypokinetic dysarthria (HD) is a speech disorder occurring in up to 90% of patients suffering from idiopathic Parkinson’s disease (PD) that significantly contributes to unnaturalness and incomprehensibility of speech of these patients. The main aim of this doctoral thesis is to investigate possibilities of using quantitative para-clinical analysis of HD, employing speech parametrization, statistical analyses, and machine learning techniques, for diagnosis and remote objective assessment of PD. This thesis demonstrates that it is possible to use computerized acoustic analysis to sufficiently describe HD, especially dysprosody, which is characterized by flat speech melody and unnatural speech rate. Moreover, it demonstrates it is also possible to use robust clinically interpretable acoustic parameters quantifying various manifestations of HD, such as phonation, articulation, and prosody, to assess the severity of motor and non-motor symptoms of PD. Next, it presents the investigation of pathophysiological mechanisms shared by HD and freezing of gait in PD. And finally, it proves it is also possible to accurately estimate the change in gait-related deficits in the horizon of two years using acoustic analysis at the baseline.
|
|
|
Logopedická intervence u osob s Parkinsonovou nemocí
Procházková, Eva ; Klenková, Jiřina (vedoucí práce) ; Kopečný, Petr (oponent)
Diplomová práce se zabývá popisem narušené komunikační schopnosti doprovázející Parkinsonovu nemoc. Je standardně rozdělena na dvě části- teoretickou a empirickou. V teoretické části jsou, s využitím dostupné odborné české i zahraniční literatury, zpracovány současné poznatky o této neurodegenerativní chorobě. V práci je popsána její etiologie, symptomatologie a možnosti diagnostiky a léčby. Dále jsou zpracovány dostupné informace o narušené komunikační schopnosti provázející toto onemocnění. Nejčastěji se u nemocných Parkinsonovou chorobou lze setkat s hypokinetickou, či hyperkinetickou dysartrií a dysfagií. Zmíněny jsou i další přidružené obtíže v komunikaci jako amimie či porozumění řeči. V poslední kapitole teoretické části je věnována pozornost logopedické intervenci, stručně je popsána terapie, diagnostika a vliv farmakologie a neurochirurgických zákroků na komunikační schopnosti jedinců s Parkinsonovou nemocí. Výzkumná část analyzuje komunikační schopnosti osob s Parkinsonovou nemocí. Hlavním cílem bylo zmapovat narušenou komunikační schopnost pomocí Testu 3F: Dysartrický profil a pomocí strukturovaných a polostrukturovaných rozhovorů zjistit, jaké obtíže nejvíce vnímají sami klienti a jejich okolí. U všech zkoumaných osob byla provedena osobní i rodinná anamnéza, vždy zaměřená na obtíže v...
|
host ::
RSS.