Πρόβλεψη της Νόσου του Πάρκινσον χρησιμοποιώντας δεδομένα πληκτρολόγησης από κινητές συσκευές
Creators: name: Τάσσιος, Αλέξανδρος Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Νόσος Πάρκινσον
Βαθιά Νευρωνικά Δίκτυα
Φορητές Συσκευές
Parkinson’s Disease
Deep Neural Networks
Mobile Devices

description: Η νόσος του Parkinson είναι μία από τις πιο διαδεδομένες νευρολογικές διαταραχές που επηρεάζουν την καθημερινή ζωή των ασθενών εμφανίζοντας κινητικά και μη κινητικά συμ- πτώματα. Η έγκαιρη ανίχνευση τέτοιων ασθενειών αποτελεί πρόκληση, καθώς η ανίχνευση στα αρχικά στάδια μπορεί να μειώσει τις επιπτώσεις των συμπτωμάτων. Η εξέλιξη των φορητών συσκευών μαζί με τους εγκατεστημένους αισθητήρες που διαθέτουν, βοηθούν στη συνεχή παρακολούθηση των ασθενών ενώ οι τεχνικές βαθιάς μάθησης βοηθούν στην πρόβλεψη της νόσου αξιοποιώντας τα δεδομένα που εξάγονται από αυτές τις συσκευές. Αρχικά, πραγματοποιείται μια εκτενής ανάλυση του υποβάθρου στις σχετικές τεχνολογίες καθώς και μια ολοκληρωμένη ανασκόπηση των σύγχρονων μεθοδολογιών πρόβλεψης της νόσου του Parkinson από δεδομένα πληκτρολόγησης. Στην παρούσα εργασία παρουσιάζουμε ένα μοντέλο βασισμένο στο ResNet, το TypeRes-PD, και παραλλαγές με Squeeze-and-Excitation (SE) δίκτυα και αναδρομικά δίκτυα μακράς-βραχυπρόθεσμης μνήμης (LSTM), προκειμένου να προβλέψουμε τη νόσο του Πάρκινσον και τη λεπτή κινητική βλάβη από δεδομένα πληκτρολόγησης. Τα προτεινόμενα μοντέλα εφαρμόζονται στο σύνολο δεδομένων mPower tapping για την ανίχνευση PD και σε ένα μικρό σύνολο δεδομένων (SData set) για την ανίχνευση της λεπτής κινητικής βλάβης. Πιο συγκεκριμένα, το μοντέλο SE TypeRes-LSTM οδήγησε σε Area Under Curve (AUC) 0,802 ξεπερνώντας άλλες προσεγγίσεις σε σχετικές εργασίες σε αυτό το σύνολο δεδομένων. Επιπλέον, στο σύνολο SData, το μοντέλο TypeRes-LSTM επιτυγχάνει 0,929 στην ακρίβεια (accuracy) και 0,879/0,857 στις μετρικές ευαισθησίας/ειδικότητας (sensitivity/specificity), επιβεβαιώνοντας την υπεροχή των προτεινόμενων μοντέλων σε σύγκριση με τις σχετικές εργασίες. Η εργασία διερευνά τις δυνατότητες των ResNet δικτύων στον τομέα της ανίχνευσης της νόσου Parkinson χρησιμοποιώντας δεδομένα δυναμικής πληκτρολόγησης που εξάγονται από έξυπνες συσκευές.
description: Parkinson’s Disease (PD) is one of the most prevalent neurological disorders affecting the daily life of patients with both motor and non-motor symptoms. Early detection of such diseases is a challenging task as intervention in the initial stages can reduce the impact of symptoms. The evolution of wearable and mobile devices along with the sensors installed help to continuously monitor patients, while deep learning techniques help to predict the disease by leveraging the data extracted from these devices. Initially, an extensive background analysis is conducted as well as a comprehensive review of state-of-the-art methodologies in predicting Parkinson’s disease from typing data. In this work, we present a ResNet based model, TypeRes-PD, and variations with Squeeze-and-Excitation (SE) and Long Short-Term Memory (LSTM) blocks, in order to predict PD and Fine Motor Impairment (FMI) from typing data. The proposed models are tested in the mPower tapping activity for PD detection and in a small dataset (SData set) for FMI detection. More specifically, the SE-TypeRes-LSTM model resulted in Area Under Curve (AUC) score of 0.802 outperforming other approaches in related work on this dataset. Moreover, in the SData set, the TypeRes-LSTM model achieves 0.929 in precision and 0.879/0.857 in sensitivity/specificity metrics confirming the superiority of the proposed models compared to related work. This work explores the potential of Residual networks in the domain of PD detection using keystroke dynamics data extracted from smartphones.