|
|
Výživa a mozková neurodegenerativní onemocnění
Šálková, Michaela ; Vespalcová, Milena (oponent) ; Vránová, Dana (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce má formu rešerše a jejím tématem je studium vlivu výživy na rozvoj neurodegenerativních onemocnění. Práce je rozdělena na čtyři části. V první části je popsána struktura a fyziologie lidského mozku, v druhé části jsou popsané esenciální nutrienty, které mozek potřebuje pro správné fungování. Třetí část je zaměřena na neurodegenerativní onemocnění, jejich epidemiologii a patofyziologii a dále se zabývá jednotlivými nutrienty, které by mohly fungovat v prevenci nebo by se mohly podílet na patofyziologii daného onemocnění. Onemocnění, kterými se tato práce zabývá, jsou různé druhy demence, Alzheimerova choroba, Parkinsonova choroba a deprese. Cílem práce bylo vyhledat dostupnou literaturu, která se zabývá uvedenou problematikou a provést diskuzi získaných poznatků.
|
|
|
Nástroj pro analýzu pohybu subjektů při měření funkční magnetickou rezonancí
Šejnoha, Radim ; Lamoš, Martin (oponent) ; Gajdoš, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá analýzou pohybu subjektů při měření funkční magnetickou rezonancí (fMRI). Je zaměřena na metody detekce a odstranění pohybových artefaktů ve fMRI snímcích. Práce se věnuje metrikám, sloužícím k vyhodnocení míry pohybu měřených osob. Metriky jsou společně s korekcí pohybu implementovány ve dvou navržených programech v prostředí MATLAB. V práci je provedeno srovnání míry pohybu skupiny zdravých subjektů a skupiny pacientů trpících Parkinsonovou chorobou. Na závěr jsou navrženy limitní hodnoty jednotlivých metrik. Z těch je vyvozeno vhodné kritérium pro odstranění subjektu ze studie, z důvodu excesivního pohybu v datech.
|
|
|
Aplikace statistické analýzy řeči pacientů s Parkinsonovou nemocí
Bijota, Jan ; Mžourek, Zdeněk (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá zpracováním řečového signálu osob postižených Parkinsonovou nemocí za účelem vytvoření statistického vzorku řečových parametrů, pomocí něhož bude možno rozdělit zkoumané osoby na parkinsoniky a neparkinsoniky. Tento statistický vzorek je tvořen na základě detekce hypokinetické dysartrie u osob postižených Parkinsonovou nemocí. V práci je rozebíráno předzpracování řečového signálu pomocí metody ustřednění a preemfáze a jeho rozdělení na části (segmentace). Následně je popsáno parametrické vyjádření zpracovávaného vzorku pomocí fonačních parametrů, MFCC a PLP koeficientů. Dále jsou rozebírány možnosti statistické analýzy pomocí zmíněného parametrického vyjádření. V přípádě této práce statistická analýza sestává z výpočtu Pearsonova a Spearmanova korelačního koeficientu, vzájemné informace a parametrického Studentova t-testu a neparametrického Mann-Whitneyova U testu. Výsledkem práce je soubor řečových parametrů pro jednotlivé dlouhé české samohlásky, které dokáží dle provedené statistické analýzy nejlépe vyjádřit rozdíl mezi zdravým řečníkem a parkinsonikem. Tyto výsledky mohou napomoci při diagnóze osoby, u níž je podezření na Parkisonovu nemoc.
|
|
|
Analýza řečových promluv pro IT diagnostiku neurologických onemocnění
Mekyska, Jiří ; Dostál, Otto (oponent) ; Přibilová, Anna (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem systému analýzy hypokinetické dysartrie, jakožto poruchy motorické realizace řeči, která se vyskytuje u přibližně 90 % pacientů s Parkinsonovou nemocí. Pozornost je zde věnována především parametrizačním technikám, pomocí kterých je možné toto onemocnění diagnostikovat, monitorovat a odhadnout jeho progresi. Dále jsou v práci nalezeny řečové parametry, které nejvíce korelují se subjektivními testy, a pomocí kterých je možné odhadnout hodnoty různých hodnotících škál, jako např. unifikované škály pro hodnocení Parkinsonovy nemoci (UPDRS), či testu kognitivních funkcí (MMSE). V práci je rovněž navržen protokol akvizice dysartrické řeči, který lze v kombinaci s akustickou analýzou použít k odhadu zatížení hypokinetickou dysartrií v oblasti faciokineze, fonorespirace a fonetiky (korelace s 3F testem). Z hlediska parametrizace jsou pak v práci uvedeny zcela nové parametry založené na modulačním spektru, sluchové struktuře, bikepstru, aproximační a vzorkové entropii, empirické modální dekompozici a singulárních bodech. Všechny navržené techniky jsou integrovány do uceleného konceptu systému tak, že je možné jej implementovat v nemocnici a používat k výzkumu či hodnocení tohoto onemocnění.
|
|
|
Analýza Parkinsonovy nemoci pomocí segmentálních řečových příznaků
Mračko, Peter ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
V tejto práci je popísaný návrh systému diagnózy Parkinsonovej choroby na základe reči. Parkinsonova choroba je neurodegeneratívna porucha centrálneho nervového systému, ktorej prejavom je okrem iných aj postihnutie motorických aspektov reči tzv. hypokinetická dysartria. Návrh systému je v tejto práci založený na najznámejších segmentálnych parametroch ako sú koeficienty LPC, PLP, MFCC, LPCC, ale aj menej známych ako sú CMS, ACW a MSC. Z rečových nahrávok pacientov postihnutých Parkinsonovou chorobou, ale aj kontrolných jedincov, sú vypočítané tieto koeficienty, ktoré sú v ďalšom postupe podrobené selekcii a následne klasifikácii. Najlepší výsledok, ktorý bol v práci získaný, dosahoval presnosť klasifikácie 77,19%, senzitivitu 74,69% a špecificitu 78,95%.
|
|
|
Použití statistických metod pro hodnocení progrese Parkinsonovy nemoci
Pecha, Jiří ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá použitím statistických metod pro hodnocení progrese Parkinsonovy nemoci. Je zde uveden stručný popis Parkinsonovy nemoci. Dále je uvedeno zpracování a vyhodnocení hodnot řečových parametrů, které jsou Parkinsonovou nemocí ovlivňovány. V diplomové práci je popsáno zpracování hodnot pomocí klasifikačních a regresních stromů a vyhodnocení výsledků pomocí průměrné absolutní chyby a odhadované odchylky. Zpracování a vyhodnocení hodnot bylo provedeno v software MATLAB.
|
|
|
Preliminary Acoustic Analysis of Noise Components in Patients with Parkinson's Disease
Galáž, Z.
This paper deals with acoustic analysis of noise components extracted from speech signals of patients with Parkinson’s disease (PD) who recited a poem. Experimental dataset consisted of 97 PD patients with different disease progress and 55 healthy controls (HC). The analysis is based on parametrization of 2 rhymes recitation using dysphonia features. We obtained classification accuracy 76.66% for female speakers, 69.65% for male speakers and 69.24% for the mixture of both genders.
|
|
|
Akustická analýza vět složitých na artikulaci u pacientů s Parkinsonovou nemocí
Kiska, Tomáš ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem systému analýzy hypokinetické dysartrie, jakožto poruchy motorické realizace řeči, která se vyskytuje u přibližně 90 % pacientů s Parkinsonovou nemocí. Dále je popsána Parkinsonova nemoc a změna řečového signálu při tomto postižení. V následující části jsou popsány příznaky, které se používají pro diagnózu Parkinsonovy nemoci (FCR, VSA, VAI atd.). Pozornost je zde věnována především parametrizačním technikám, pomocí kterých je možné toto onemocnění diagnostikovat, monitorovat a odhadnout jeho progresi. V práci je rovněž popsán protokol akvizice dysartrické řeči, který lze v kombinaci s akustickou analýzou použít k odhadu zatížení hypokinetickou dysartrií v oblasti faciokineze, fonorespirace a fonetiky (korelace s 3F testem). Z hlediska parametrizace jsou pak v práci uvedeny zcela nové parametry založené na metodě RASTA. Analýza je založena na parametrizaci vět složitých na artikulaci. Experimentální soubor dat obsahuje celkem 101 pacientů s PN s různým stádiem progrese a 53 zdravých řečníků. Pro klasifikaci s výběrem parametrů, byla vybrána metoda mRMR.
|
|
|
Analýza fonace u pacientů s Parkinsonovou nemocí
Kopřiva, Tomáš ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou fonace u pacientů s Parkinsonovou nemocí (PN). Přibližně 90% pacientů s Parkinsonovou nemocí trpí motorickou poruchou řeči nazývanou hypokinetická dysartrie. Je navržen systém pro rozpoznání Parkinsonovy nemoci z řečových signálů a je otestováno několik typů příznaků. Pro klasifikaci je použita česká řečová databáze pacientů s Parkinsonovou nemocí PARCZ. Obsahuje 84 pacientů s PN a 49 zdravých kontrolních řečníků. Výsledky jsou vyhodnoceny dvěma způsoby. Nejprve jsou příznaky analyzovány jednotlivě Spearmanovým korelačním testem, vzájemnou informací a Mann-Whitneyho U testem. Klasifikace je založena na náhodných stromech společně s validací leave-one-out. V druhém kroku je použit algoritmus výběru příznaků SFFS pro dosažení co nejlepšího výsledku klasifikace. Navržený systém je otestován pro jednotlivá pohlaví zvlášť i dohromady. Nejlepší výsledek pro obě pohlaví dohromady vyjadřuje přesnost klasifikace 89,47 %, sensitivita 91,67% a specificita 85,71 %. Výsledky práce ukázaly, že pro analýzu fonace mají největší význam dlouhé realizace vokálů vyslovené s maximální nebo minimální intenzitou (ne šeptem).
|
|
|
SMV-2014-22: Vývoj metodologie pro výzkum Parkinsonovy choroby v animálním modelu pomocí magnetické rezonance
Starčuk jr., Zenon
Spolupráce na přípravě animálního modelu Parkinsonovy choroby, návrh a optimalizace vhodné sady MR měření, provedení měření dodaného vzorku (40 myší, anatomie+difúze), úprava dat pro předání. Práce byla soustředěna na ověření myšího transgenního modelu Parkinsonovy choroby a na vývoj optimálního protokolu pro anatomické MR zobrazení myšího mozku s důrazem na oblasti substantia nigra, hippocampus, striatum a na srovnání diagnostické hodnoty měření DTI a DKI v těchto oblastech. Experimentální data byla u jednotlivých myší individuálně analyzována a souhrnně statisticky vyhodnocena ve skupinách testovaných a kontrolních zvířat. Na základě zhodnocení patofyziologie byly navrženy další MR postupy pro výzkum patofyziologie a vývoj časné diagnostiky a monitorování terapie.
|
host ::
RSS.