Diagnóza Parkinsonovy choroby z řečového signálu
but.committee | prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda) Ing. Robert Vích, DrSc. (místopředseda) doc. Ing. Otto Dostál, CSc. (člen) Ing. Jaromír Hrad, Ph.D. (člen) Ing. Jan Karásek, Ph.D. (člen) Ing. Hicham Atassi, Ph.D. (člen) Ing. Peter Stančík (člen) | cs |
but.defence | Proč byl použit klasifikátor GMM s diagonální kovarianční maticí a ne s úplnou kovarianční maticí? - Metoda mRMR vybírá příznaky, ktrré spolu příliš nekorelují. Daly by se použít evoluční metody pro diagnózu Parkinsonovy choroby, a pokud ano, tak jak a kde? - Především k selekci či redukci příznaků. Jak rozsáhlá byla databáze. - 11 pacientů a 40 kontrolních řečníků. Jak jste implementoval algoritmus SFFS? Proč může být výhodný 2. formant k diagnóze. | cs |
but.jazyk | čeština (Czech) | |
but.program | Elektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technika | cs |
but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
dc.contributor.advisor | Mekyska, Jiří | cs |
dc.contributor.author | Karásek, Michal | cs |
dc.contributor.referee | Smékal, Zdeněk | cs |
dc.date.created | 2011 | cs |
dc.description.abstract | Práce se zabývá rozpoznáním Parkynsonovy choroby z řečového signálu. V první části poukazuje na základy řečových signálů a řečových signálů u pacientů postižených Parkinsonovou chorobou. Dále popisuje problematiku zpracování řečových signálů, základní příznaky používané k diagnóze Parkinsonovy choroby (např. VAI, VSA, FCR, VOT atd.) a redukci těchto příznaků. Další část je zaměřena na blokové schéma programu pro diagnózu Parkinsonovy choroby. Hlavním cílem této práce je porovnání dvou metod výběru příznaků (mRMR a SFFS). Pro klasifikaci byly vybrány dvě rozdílné metody. První metodou je klasifikace kNN a druhou metodou klasifikace jsou Gaussovy smýšené modely (GMM). | cs |
dc.description.abstract | The thesis deals with the recognition of Parkinson's disease from the speech signal. The first part refers to the principles of speech signals and speech signals by patients suffering from Parkinson's disease. Further, it continues to describe the issues of speech signals processing, basic symptoms used for diagnosis of Parkinson's disease (e. g. VAI, VSA, FCR, VOT etc.) and reduction of these symptoms. The next part focuses on a block diagram of the program for the diagnosis of Parkinson's disease. The main objective of this thesis is comparison of two methods of feature selection (mRMR and SFFS). For classification have selected two different methods were used. The first method is classification kNN and second method of classification is Gaussian mixture model (GMM). | en |
dc.description.mark | B | cs |
dc.identifier.citation | KARÁSEK, M. Diagnóza Parkinsonovy choroby z řečového signálu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2011. | cs |
dc.identifier.other | 39902 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/3831 | |
dc.language.iso | cs | cs |
dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
dc.subject | Řeč | cs |
dc.subject | analýza řečového signálu | cs |
dc.subject | formant | cs |
dc.subject | preemfáze | cs |
dc.subject | segmentace | cs |
dc.subject | příznak | cs |
dc.subject | sekvenční dopředný plovoucí výběr | cs |
dc.subject | mRMR | cs |
dc.subject | Gaussovy smíšené modely | cs |
dc.subject | kNN. | cs |
dc.subject | Speech | en |
dc.subject | speech signal analysis | en |
dc.subject | formant | en |
dc.subject | pre-emphasis | en |
dc.subject | segmentation | en |
dc.subject | symptom | en |
dc.subject | sequential floating forward selection | en |
dc.subject | mRMR | en |
dc.subject | Gaussian mixture models | en |
dc.subject | kNN. | en |
dc.title | Diagnóza Parkinsonovy choroby z řečového signálu | cs |
dc.title.alternative | Parkinson disease diagnosis using speech signal analysis | en |
dc.type | Text | cs |
dc.type.driver | masterThesis | en |
dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
dcterms.dateAccepted | 2011-06-08 | cs |
dcterms.modified | 2011-07-15-10:45:28 | cs |
eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
sync.item.dbid | 39902 | en |
sync.item.dbtype | ZP | en |
sync.item.insts | 2025.03.26 11:26:39 | en |
sync.item.modts | 2025.01.15 16:48:15 | en |
thesis.discipline | Telekomunikační a informační technika | cs |
thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikací | cs |
thesis.level | Inženýrský | cs |
thesis.name | Ing. | cs |
Files
Original bundle
1 - 3 of 3
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 1.88 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- review_39902.html
- Size:
- 5.93 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- file review_39902.html