Hodnocení Parkinsonovy nemoci na základě akustické analýzy hypokinetické dysartrie

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda) prof. Ing. Jiří Mišurec, CSc. (člen) doc. Ing. Radim Burget, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Jaroslav Michálek, CSc. (člen) prof. MUDr. Irena Rektorová, Ph.D. (člen) Ing. Michal Fusek, Ph.D. (člen) Univ. Prof. Dr. Peter Brezany - oponent (člen) doc. Ing. Jaroslav Sklenář, CSc. - oponent (člen)cs
but.defenceTéma disertace je velmi aktuální, oba oponenti hodnotí disertační práci velmi pozitivně. Publikační činnost autora je na výborné úrovni, účastnil se několika stáží v zahraničí (USA, Španělsko apod.). Disertant odpověděl správně na všechny otázky členů komise.cs
but.jazykangličtina (English)
but.programElektrotechnika a komunikační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMekyska, Jiříen
dc.contributor.authorGaláž, Zoltánen
dc.contributor.refereeBrezany, Peteren
dc.contributor.refereeSklenář, Jaroslaven
dc.date.accessioned2018-12-06T08:18:47Z
dc.date.available2018-12-06T08:18:47Z
dc.date.created2018cs
dc.description.abstractHypokinetická dysartrie (HD) je častým symptomem vyskytujícím se až u 90% pacientů trpících idiopatickou Parkinsonovou nemocí (PN), která výrazně přispívá k nepřirozenosti a nesrozumitelnosti řeči těchto pacientů. Hlavním cílem této disertační práce je prozkoumat možnosti použití kvantitativní paraklinické analýzy HD, s použitím parametrizace řeči, statistického zpracování a strojového učení, za účelem diagnózy a objektivního hodnocení PN. Tato práce dokazuje, že počítačová akustická analýza je schopná dostatečně popsat HD, speciálně tzv. dysprozodii, která se projevuje nedokonalou intonací a nepřirozeným tempem řeči. Navíc také dokazuje, že použití klinicky interpretovatelných akustických parametrů kvantifikujících různé aspekty HD, jako jsou fonace, artikulace a prozodie, může být použito k objektivnímu posouzení závažnosti motorických a nemotorických symptomů vyskytujících se u pacientů s PN. Dále tato práce prezentuje výzkum společných patofyziologických mechanizmů stojících za HD a zárazy v chůzi při PN. Nakonec tato práce dokazuje, že akustická analýza HD může být použita pro odhad progrese zárazů v chůzi v horizontu dvou let.en
dc.description.abstractHypokinetic 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.cs
dc.description.markPcs
dc.identifier.citationGALÁŽ, Z. Hodnocení Parkinsonovy nemoci na základě akustické analýzy hypokinetické dysartrie [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018.cs
dc.identifier.other113310cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/137115
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectParkinsonova nemocen
dc.subjecthypokinetická dysartrieen
dc.subjectakustická analýzaen
dc.subjectdiagnózaen
dc.subjectkvantitativní analýzaen
dc.subjectmotorické příznakyen
dc.subjectnemotorické příznakyen
dc.subjectobjektivní hodnoceníen
dc.subjectstatistické zpracováníen
dc.subjectstrojové učeníen
dc.subjectzárazy v chůzi.en
dc.subjectParkinson’s diseasecs
dc.subjecthypokinetic dysarthriacs
dc.subjectacoustic analysiscs
dc.subjectdiagnosiscs
dc.subjectfreezing of gaitcs
dc.subjectmachine learningcs
dc.subjectmotor symptomscs
dc.subjectnon-motor symptomscs
dc.subjectobjective assessmentcs
dc.subjectquantitative analysiscs
dc.subjectstatistical processing.cs
dc.titleHodnocení Parkinsonovy nemoci na základě akustické analýzy hypokinetické dysartrieen
dc.title.alternativeAssessment of Parkinson’s Disease Based on Acoustic Analysis of Hypokinetic Dysarthriacs
dc.typeTextcs
dc.type.driverdoctoralThesisen
dc.type.evskpdizertační prácecs
dcterms.dateAccepted2018-12-05cs
dcterms.modified2018-12-06-08:51:27cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid113310en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.08 14:07:41en
sync.item.modts2021.11.08 13:15:04en
thesis.disciplineTeleinformatikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelDoktorskýcs
thesis.namePh.D.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 5 of 5
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
2.69 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Oponent prace-oponentsky posudek prof. Brezany_ DP_Galaz.pdf
Size:
2.58 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek-Oponent prace-oponentsky posudek prof. Brezany_ DP_Galaz.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Oponent prace-Posudek oponenta doc. Sklenar_DP Galaz.pdf
Size:
1.21 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek-Oponent prace-Posudek oponenta doc. Sklenar_DP Galaz.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
thesis-1.pdf
Size:
1.74 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
thesis-1.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
review_113310.html
Size:
6.53 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_113310.html
Download
Collections
2018