|
|
Diagnosis and progress monitoring of Parkinson’s disease using dysgraphia analysis methods
Markovič, Michal ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Parkinson’s disease causes among other symptoms also writing disorder. Parkinson's dysgrafia is disease the writing of parkinsonics. The aim of the work is to show the importance of examinig the parametres of Parkinson's dysgrafia and to find writing parametres, which could distinguish healthy subjects from the pacient and also it could monitoring progress of pakinson's disease. Some of the parametrs showed marked differences and therefore could distinguish healthy people from those with Parkinson’s disease.
|
|
|
Získávání znalosti z dat v jazyce Python
Krestianková, Tamara ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá procesom dolovania dát, prostriedkami pre podporu dolovania dát v programovacom jazyku Python a demonštráciou využitia tohto jazyka pre účely dátovej analýzy, so zameraním na klasifikáciu a tvorbu klasifikačných modelov. Tieto modely sú schopné na základe dát z biomedicínskych hlasových meraní s určitou presnosťou klasifikovať testované subjekty do dvoch katégórií - ľudí trpiacich Parkinsonovou chorobou a zdravých ľudí.
|
|
|
Moderní řečové příznaky používané při diagnóze chorob
Bílý, Ondřej ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá diagnózou Parkinsonovy choroby na základě analýzy řečového signálu. Na začátku práce je popsána tvorba řečového signálu. Následuje popis analýzy řečového signálu, jeho předzpracování a následná extrakce příznaků. Dále je popsána Parkinsonova choroba a změna řečového signálu při tomto postižení. V následující části jsou popsány příznaky, které se používají pro diagnózu Parkinsonovy choroby (FCR, VSA, VOT atd.). Další část práce se zabývá metodami redukce a výběru příznaků pomocí učících se algoritmů (SVM, ANN, k-NN) a jejich následné ohodnocení. V poslední části diplomové práce je popsán vytvořený program pro počítání příznaků. Dále je popsán výběr příznaků a na konec jsou zhodnoceny všechny dosažené výsledky.
|
|
|
Acoustic analysis of poem recitation in patients with Parkinson's disease
Mucha, Ján ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Diploma thesis is focused on the acoustic analysis of poetry recitation in patients with Parkinson's disease. This disease is associated with speech disorder called hypokinetic dysarthria. One objective of this thesis was familiarization with process, symptoms and treatment of these diseases. In thesis is described preprocessing and parametrization of the speech signal and the binary classification methods. Subsequently, it is the above proposal modular system of auto-diagnosis of Parkinson's disease based on acoustic analysis of the speech. The proposed system is implemented in MATLAB. Classification of calculated parameters is realized using the method of Random forest and Support vector machine. The results of these methods are compared and listed in the thesis. The main objective and the result of this thesis is a system of automatic diagnosis of Parkinson's disease based on acoustic analysis of the poem recitation.
|
|
|
Výzkum řečových příznaků hodnotících diadochokinetické (DDK) úlohy
Kukučka, Peter ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
V rámci diplomovej práce boli naštudované metódy spracovania reči za účelom výpočtu parametrov hodnotiacich reč pacientov s Parkinsonovým ochorením. Hlavné zameranie práce je hodnotenie diadochokinetických (DDK) úloh. Bol navrhnutý algoritmus pre extrakciu parametrov, ktorý prebieha v niekoľkých fázach. Zo vstupného rečového signálu je odstránená jednosmerná zložka, následne je aplikovaný filter typu preemfáza. Vypočítaná je obálka signálu, pomocou ktorej sú detekované maximá reprezentujúce slabiky. Z detekovaných maxím sú vypočítané parametre a štatistické výsledky Mann-Whitneyho U testu. Navrhnutý algoritmus je implementovaný v prostredí Matlab.
|
|
|
Identifikace spánkových poruch z dat aktigrafie a spánkových deníků
Molík, Miroslav ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Mikulec, Marek (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá predikcí Parkinsonovy choroby pomocí spánkových parametrů získaných z aktigrafie a spánkových deníků. Cílem je navrhnout model strojového učení, který bude schopen poznat pacienty trpící Parkinsonovou chorobou. K trénování byla použita datová množina dodaná Fakultní nemocnicí u sv. Anny, která byla za dosažením lepších výsledků různě upravována. Následně byly tyto úpravy podle výsledků modelů zhodnoceny a na jejich bázi byly vybrány dva modely, které dosahují testovací přesnosti 85 a 82%.
|
|
|
Aplikace pro výpočet řečových příznaků popisující hypokinetickou dysartrii
Hynšt, Miroslav ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Kiska, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a zhotovením aplikace pro výpočet řečových parametrů u lidí trpící Parkinsonovou nemocí. Na začátku je obecně popsána Parkinsonova nemoc a Hypokinetická dysartrie a jak ovlivňuje řeč a parametry řeči při jejím postižení. Rozebrány jsou hlavně oblasti jako fonace, prozodie, artikulace a plynulost řeči. Dále práce popisuje parametry s velkým významem při diagnostice této nemoci a jejím postupu. Zmíněny a popsány jsou i některé významné studie ve světě popisující průběh vyšetření řeči účastníků a výpočet některých řečových parametrů za účelem analýzy řeči lidí postižených Parkinsonovou nemocí. Součástí práce je navržená a implementovaná aplikace pro výpočet, export a vizualizaci řečových parametrů z vybraných zdrojových zvukových nahrávek.
|
|
|
Klasifikace pohybových abnormalit pomocí genetického programování
Chudárek, Aleš ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
Při potlačování příznaků Parkinsonovy nemoci je pro pacienta velice důležité správné dávkovaní léků. Nesprávné dávkování může zapříčinit buďto nedostatečné potlačení příznaků nebo naopak při vysokých dávkách dochází k vedlejším účinkům, například dyskinezii. Ta se projevuje nedobrovolným pohybem svalů. Tato práce se zabývá problematikou automatizované klasifikace dyskinezie z pohybových dat nasnímaných pomocí tříosého akcelerometru umístěného na těle pacienta. V této práci je klasifikátor dyskinezie automatizovaně navrhován pomocí Kartézského genetického programování. Navržený klasifikátor dosahuje velmi dobré kvality při klasifikaci závažné míry dyskinezie (AUC = 0,94), což je srovnatelný výsledek jako u technik prezentovaných v odborné literatuře.
|
|
|
The influence of deep brain stimulation on the brain connectivity
Horváthová, Ľubica ; Výtvarová, Eva (oponent) ; Klimeš, Petr (vedoucí práce)
The deep brain stimulation (DBS) represents effective treatment for patients with Parkinson’s disease (PD) or patients with pharmacoresistant epilepsy. However its mechanisms by which it moderates seizures and improves movement still remain largely unknown. To understand it better and to determine in which frequency bands is the change most relevant, comparisons between DBS OFF and DBS ON were made using correlation method and phase lag index. Eleven patients with (PD) and with implanted neurostimulators for DBS from the companies Medtronic and St.Jude Medical are the subjects of the recorded data used in this thesis. The results prove that not only does the change in connectivity occur during the DBS, but also that the higher frequencies such as beta, low gamma and high gamma are affected the most. Changes in these frequencies, responsible for motor activity, attentive focusing and information processing, are consistent with the PD clinical findings. During this disease, pathological beta activity is hypersynchronized and gamma activity is reduced in motor areas. With gamma activity increasing during DBS ON, the physiological state of the patients is partially restoring and therefore improving their motility. The methods and results of this thesis will be used for further research on patients with PD and epilepsy.
|
|
|
Vytvoření webové aplikace pro objektivní analýzu hypokinetické dysartrie ve frameworku Django
Čapek, Karel ; Zvončák, Vojtěch (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá výpočtem parametrů, ktéré by byly schopny rozlišit zdravou řeč a řeč postiženou hypokinetickou dysartrií. Byla zde nastudována hypokynetická dysatrie, což je motorická porucha řečového a hlasového ústrojí. Byly nastudovány metody zpracování řečového signálu. Dále byly nastudovány parametry, které by mohly dobře rozlišovat zdravou a nemocnou řeč. Následně byly tyto parametry naprogramovány v programovacím jazyce Python. Dalším krokem bylo vytvoření webové aplikace ve frameworku Django, která slouží pro analýzu dyzartické řeči.
|
host ::
RSS.