Analýza poruch řeči u osob s rizikem rozvoje onemocnění s Lewyho tělísky

Simple item page
but.committeeDoc.Ing.MgA. Ondřej Urban, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Kamil Říha, Ph.D. (místopředseda) Ing. František Rund, Ph.D. (člen) MgA. et Mgr. Ondřej Jirásek, Ph.D. (člen) Mgr. Tomáš Staudek, Ph.D. (člen) Ing. Štěpán Miklánek, Ph.D. (člen) MgA. Jan Kavan, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Student obhájil diplomovou práci. Student odpověděl na otázky členů komise a oponenta: Z Obrázku 5.13 vyplývá, že specificita modelu klasifikovat řečníky jako zdravé kontroly (HC) nebo osoby v šedé zóně (NonHC) převyšuje jeho sensitivitu. Co může být příčinou tohoto jevu? Existují způsoby, jak zvýšit sensitivitu na úkor specificity, aby model přesněji detekoval NonHC řečníky?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programAudio inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMekyska, Jiřícs
dc.contributor.authorNovotný, Kryštofcs
dc.contributor.refereeKováč, Danielcs
dc.date.created2023cs
dc.description.abstractNemoci 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.cs
dc.description.abstractLewy bodies diseases (one of the most common neurodegenerative disorders) have the same pathological basis, but the individual representatives differ in their clinical manifestations. Different diseases affect the mental or physical side of the patient to a greater or lesser extent. This work assumes that thanks to the acoustic analysis of speech, it is possible to distinguish individual diseases from one another, because the disorders of the cognitive and motor aspects of a patient reflect in speech in specific ways. The thesis aims to describe the clinical features of the main representatives of the Lewy bodies diseases, to investigate their impact on speech, to propose characterizing acoustic parameters and then to compare their discriminative power. Speech recordings from the CoBeN and preLBD databases are used as input data for the proposed algorithm. Descriptive statistics, Mann-Whitney U test, FDR correction and XGBoost machine learning model using stratified cross-validation and balanced accuracy are used for subsequent evaluation. The result are scripts for the automated calculation of speech parameters from the database and their evaluation. The results of the analysis prove that the selected diseases can really be distinguished from each other and from a healthy control based on the manifestations in speech, already in the prodromal stages.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationNOVOTNÝ, K. Analýza poruch řeči u osob s rizikem rozvoje onemocnění s Lewyho tělísky [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.cs
dc.identifier.other151168cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/210231
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectOnemocnění s Lewyho tělískycs
dc.subjectdemence s Lewyho tělískycs
dc.subjectParkinsonova nemoccs
dc.subjecthypokinetická dysartriecs
dc.subjectakustická analýzacs
dc.subjectzpracování řečových signálůcs
dc.subjectparametrizace řečics
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectLewy bodies diseasesen
dc.subjectdementia with Lewy bodiesen
dc.subjectParkinson’s diseaseen
dc.subjecthypokinetic dysarthriaen
dc.subjectacoustic analysisen
dc.subjectspeech signal processingen
dc.subjectspeech parametrizationen
dc.subjectmachine learningen
dc.titleAnalýza poruch řeči u osob s rizikem rozvoje onemocnění s Lewyho tělískycs
dc.title.alternativeAnalysis of speech disorders in patients with a high risk of developing Lewy body diseasesen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2023-06-08cs
dcterms.modified2023-06-09-12:11:31cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid151168en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 14:40:58en
sync.item.modts2025.01.15 18:26:58en
thesis.disciplineZvuková produkce a nahrávánícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
5.42 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
420.97 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_151168.html
Size:
4.62 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_151168.html
Download
Collections
2023