Detection of psychomotor disorders from typing patterns on touch screens using advanced machine learning techniques
Creators: name: Ιακωβάκης, Δημήτριος Ε.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: subject: Βιοϊατρική Τεχνολογία
subject: Επεξεργασία Σήματος
subject: Μηχανική Μάθηση
subject: Διεπαφή ανθρώπου Μηχανή
subject: Biomedical Engineering
subject: FOS: Medical engineering
subject: Machine Learning
subject: Signal Processing
subject: Human Computer interaction

description: Η απουσία οικολογικά έγκυρων μεθόδων ανίχνευσης συμπτωμάτων αποτρέπει την πυκνή δειγματοληψία παραμέτρων που θα καταστήσουν εφικτή τη διαμήκη και απομακρυσμένη παρακολούθηση της υγείας. Τα παραπάνω υπήρξαν εφαλτήριο για την ανάπτυξη μηχανισμών εξαγωγής πληροφορίας από απομακρυσμένη και οικολογικά έγκυρη συλλογή δεδομένων με σκοπό τη δημιουργία ψηφιακών βιοδεικτών. Αρχικά διερευνήσαμε πώς τα ψυχοκινητικά συμπτώματα της νόσου του Πάρκινσον μπορούν να επηρεάσουν τις μεταβλητές πληκτρολόγησης από τις χρονικές ακολουθίες πίεσης και απελευθέρωσης πλήκτρων. Το πρώτο πείραμα συλλογής δεδομένων έγινε σε ελεγχόμενες συνθήκες καταγραφής (εντός της κλινικής) καταγράφοντας μοτίβα πληκτρολόγησης σε οθόνες αφής από υγιείς και ασθενείς της νόσου. Η ανάπτυξη μεθοδολογίας βασισμένης σε μηχανική μάθηση απέδωσε ικανοποιητικά αποτελέσματα για την ανίχνευση της ψυχοκινητικής επιβάρυνσης αντανακλώντας χαρακτηριστικά που συσχετίζονται με κλινικές αξιολογήσεις. Ως επόμενο βήμα, ελέγξαμε την εγκυρότητα των ευρημάτων σε μη ελεγχόμενο περιβάλλον καταγραφής κάνοντας εκτίμηση του αποτυπώματος των συγκεκριμένων υποκείμενων κινητικών συμπτωμάτων, όπως η βραδυκινησία και η ακαμψία στη δυναμική πληκτρολόγησης. Τα δεδομένα που συλλέχθηκαν από φυσική χρήση για διαμήκη χρονική περίοδο έδειξαν ότι το σύστημα συλλογής και η μέθοδος ανάλυσης που αναπτύχθηκε είναι κατάλληλη για εξαγωγή συμπερασμάτων κατά τη φυσική χρήση του κινητού τηλεφώνου. Στο τρίτο βήμα διερευνήθηκε ένας υβριδικός μηχανισμός εκτίμησης βασισμένος σε βαθειά νευρωτικά δίκτυα που συνδυάζει τα δεδομένα από τα δύο διαφορετικά περιβάλλοντα καταγραφής (εντός κλινικής και φυσική χρήση) για την αυτόματη εκμάθηση αναπαράστασης και ανίχνευσης της νόσου. Η τελευταία αυτή μέθοδος αναδεικνύεται ως η πιο αποτελεσματική για την απομακρυσμένων εκτίμηση των συμπτωμάτων του Πάρκινσον από τα δεδομένα πληκτρολόγησης σε φυσική χρήση. Στο πλαίσιο της επεκτασιμότητας των μεθόδων εξετάστηκε η παραμετροποίηση του συστήματος μηχανικής μάθησης για την ανίνχευση των ψυχοκινητικών συμπτωμάτων στην καταθλιπτική τάση με βάση τα μοτίβα πληκτρολόγησης από φυσική χρήση. Οι υψηλές βαθμολογίες ταξινόμησης των δύο πληθυσμών αναδεικνύουν ότι η ψυχοκινητική επιβάρυνση έχει παρόμοιο χώρο αναπαράστασης στα μοτίβα πληκτρολόγησης και η χρήση των δεικτών θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για την αξιολόγηση της βαρύτητας. Η δεύτερη ερευνητική επέκταση στόχευε να χρησιμοποιήσει τους μηχανισμούς που αναπτύχθηκαν για την ανίχνευση ψυχοκινητικών διαταραχών και το συσχετισμό τους με την γνωστική διαταραχή. Σε ένα πείραμα συλλογής δεδομένων φυσικής χρήσης πληκτρολόγησης και φυσικής γλώσσας από οθόνες αφής, έγινε επαναχρησιμοποίηση των μηχανισμών μηχανικής μάθησης με τα αποτελέσματα να αναδεικνύουν ότι οι εκτιμήσεις της ψυχοκινητικής επιβάρυνσης δύναται να είναι παράμετροι ανίχνευσης των πρώτων σταδίων της νόσου. Τέλος, ερευνήθηκε η σχεδίαση ενός συστήματος ανίχνευσης της νόσου του Πάρκινσον μέσω ανάλυσης χαρακτηριστικών της φωνής που καταγράφηκε και επεξεργάστηκε με γνώση του απορρήτου κατά τη διάρκεια τηλεφωνικών κλήσεων. Αναπτύχθηκαν μοντέλα στατιστικής μηχανικής μάθησης απλών και πολλαπλών παρατηρήσεων που συνδυάζουν φωνητικά χαρακτηριστικά με δημογραφικά χαρακτηριστικά σε ένα ανα-γλώσσα σύστημα ανίχνευσης της νόσου του Πάρκινσον από φυσικό περιβάλλον καταγραφής σε 4 γλώσσες. Η οικολογική εγκυρότητα της προσέγγισης σε συνδυασμό με την μεθοδολογία αναδεικνύει την περαιτέρω δυνατότητα ανίχνευσης της νόσου Πάρκινσον μέσω των κινητικών συμπτωμάτων που επιβαρύνουν τις φωνητικές χορδές επεκτείνοντας τις πηγές πληροφορίας που πήραμε υπόψη. Συνολικά, η διδακτορική διατριβή συνεισέφερε ερευνητικά μεθόδους ανίχνευσης ψυχοκινητικών συμπτωμάτων που έχουν δυνατότητα ενσωμάτωσης σε εμπορικές συσκευές τεχνολογίας για ευρεία χρήση.
description: In this thesis, we contributed methods for digital biomarkers extraction based on commercial devices used in an ecologically valid framework (in-the-wild) based on machine learning methods to detect fine-motor impairment (FMI) from keystroke variables from routine typing activity from the natural user-interaction with smartphone’s touchscreens. We initially explored how the symptoms of Parkinson’s Disease (PD) related with FMI can influence the keystroke variables that resembles the time-sequences of typing; key hold and key flight time. This was initiated from an in-the-clinic data collection experiment which reflected promising results on detecting PD from typing pattern analysis, achieving promising diagnostic properties with features plausibly correlating with clinical scores of relevant PD motor symptoms. As a next step we expanded the validity of the latter findings in-the-wild scenarios as a regression problem to interpret the footprint of specific underlying symptoms such as brady-/hypokinesia and rigidity to keystroke dynamics. Data harvested in-the-wild for a longitudinal period of time validated the method’s transferability hypothesis. The third stride was to investigate whether a hybrid mechanism that combines the two different environments (in-the-clinic and in-the-wild) via the use of deep learning for representation learning, can be more effective in remote symptoms’ severity estimation and PD detection. Apparently, the proposed approaches validates in a wide cohort the conceptualised approaches towards unobtrusive remote screening and detection of specific early PD signs from mobile-based human-computer interaction and contributes to the continuous improvement of deployed tools and technologies in-the-wild. The ability to effectively infer FMI in-the-wild allows us to expand the research focus on the detection capabilities of other psychomotor-related disorders. In this vein, the first expansion proposes a machine learning-based method for discriminating between subjects with depressive tendency and healthy controls based on typing patterns captured in-the-wild. The best-performing pipeline achieved high classification scores, with the outputted scores to significantly correlate with the respective severity, indicating that symptoms have similar representation-space on typing patterns. The second expansion aims to use deep networks developed for PD symptoms detection to detect whether patients with mild cognitive impairment face similar subtle fine-motor impairment, which can be detected in-the-wild via natural typing on smartphone touchscreens. The acquired results have shown that FMI estimates plausibly correlate with clinical scales, indicating the potentiality of new digital biomarkers to capture early stages of cognitive decline in-the-wild via a novel pathway. Finally, based on the same principles we researched remote PD screening via passively captured running speech-based multilingual data by investigating a privacy-aware method for classifying patients and HC, on the grounds of speech impairment present in PD was proposed using running speech data analysis, applied on passively-captured voice data during phone calls made in-the-wild. Language-aware training/evaluation of multiple- and single-instance learning classifiers was employed to fuse and predict on voice and demographic data from a multilingual cohort. The approach outperformed other methods proposed for language-aware PD detection considering the ecological validity of the voice data. In conclusion, the thesis comes along to build towards a privacy-aware and long-term adherence perspective of low-cost clinical monitoring tools via commercial devices.