Detection of Parkinson's disease with musical features using machine learning methods
| Autor: | Kurt, İlke |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Erdem, Oğuzhan, Ulukaya, Sezer, Hesaplamalı Bilimler Anabilim Dalı |
| Jazyk: | turečtina |
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: |
Öznitelik Çıkarımı ve Seçimi
Disfoni Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Makine Öğrenimi Dysphonia Feature Extraction And Selection Computer Engineering and Computer Science and Control Parkinson hastalığı disfoni müzikal özellik makine öğrenimi ses analizi öznitelik çıkarımı ve seçimi sınıflandırma Parkinson’s Disease Machine Learning Voice Analysis Nöroloji Neurology Parkinson hastalığı Musical Feature Ses Analizi Müzikal Özellik Sınıflandırma Classificatio Electrical and Electronics Engineering Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol |
| Popis: | Parkinson hastalığı ülkemizde ve dünyada Alzheimer hastalığından sonra en yaygın görülen, sinir sistemini etkileyen motor becerileri (yazma, denge, yutkunma, vb.), konuşma zorluğu, ses kısıklığı, düşünme ve davranış fonksiyonların kısmen veya tamamen kaybolmasına neden olan ve gündelik yaşantıyı olumsuz yönde etkileyen nörodejeneratif (sinir sisteminde geri dönüşü olmayan) hastalıklardan biridir. Hastalığın kesin bir tedavisi olmamakla birlikte hastaların gündelik yaşantılarını etkileyen semptomları azaltmayı sağlayan ilaç tedavisi uygulanmaktadır. Konuşma ve ses bozuklukları, Parkinson hastalığı sürecinin erken teşhisinde başvurulan en belirleyici semptomlardır. Bu amaçla bu çalışmada sesin müzikal özelliklerinin Parkinson hastalığının teşhisindeki etkisi incelenmiştir. Bu doğrultuda, Parkinson hastası ve sağlıklı bireylerden alınan ham ses kayıtlarından sesin ritim, ton, tını, perde ve dinamiklik gibi özellikleri çıkartılarak yapay öğrenme algoritmaları ile hangi özelliklerin hastalığı teşhis etmede daha başarılı olduğu araştırılmıştır.Bu tez çalışması, sesin müzikal özelliklerinin, Parkinson hastalığının teşhisinde kullanıldığı literatürdeki ilk örnek çalışma olacaktır. Parkinson's disease becomes a prevalent neurodegenerative disorder comes after Alzheimer's diseases in our country as well as all around the world. It affects the nervous system motor skills (writing, balance, swallowing, etc.), speech and voice production difficulties, mental and behavioral functions partially or completely. While not being a definitive treatment of this disease, drug therapy is being applied to reduce the symptoms affecting the daily lives of patients.Speech and voice disorders are one of the most significative symptoms of early diagnosis of the Parkinson's disease process. For this purpose, in this study, the effect of musical features on the diagnosis of Parkinson's disease was investigated. The rhythm, tone, timbre, pitch and dynamics features of the voice were extracted from the raw voice recordings of patients with Parkinson's disease and healthy individuals and the machine learning algorithms were used to determine which feature is more successful in diagnosing the disease.This thesis study will be the first case study in the literature in which the musical properties of sound are used in the diagnosis of Parkinson's disease. 96 |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|