Parkinson detection by analyzing speech signals
Creators: name: Μαρτινοπούλου, Ευσταθία Ηρακλή
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Ανίχνευση νόσου Πάρκινσον
Συντελεστές mel-frequency cepstrum
Αλγόριθμοι στατιστικής και μηχανικής μάθησης
Parkinson’s detection
Mel-frequency cepstral coefficients
Statistical and Machine learning algorithms

description: Η νόσος του Πάρκινσον (PD) είναι μια προοδευτική εκφυλιστική διαταραχή που επηρεάζει τη λειτουργικότητα των νευρικών κυττάρων στον εγκέφαλο και στο περιφερικό νευρικό σύστημα προκαλώντας σταδιακά την αδράνειά τους λόγω βιοχημικών αλλαγών στην περιοχή του εγκεφάλου. Αυτές οι τροποποιήσεις επηρεάζουν τους νευροδιαβιβαστές, και ως αποτέλεσμα, τα σήματα φτάνουν στον προορισμό τους αλλοιωμένα. Κατά συνέπεια, αυτή η κατάσταση μπορεί να προκαλέσει προοδευτική γνωστική εξασθένηση και εξασθένηση των μυών. Ως αποτέλεσμα, μια σειρά από διάφορα συμπτώματα που περιλαμβάνουν τόσο κινητικά όσο και μη κινητικά συμπτώματα επιδεινώνουν την κατάσταση της ζωής των ασθενών. Βασικό σύμπτωμα της διαταραχής είναι ο τρόμος που επηρεάζει είτε το ένα είτε και τα δύο χέρια, η δυσκαμψία και η βραδύτητα της κίνησης, η γνωστική έκπτωση και οι βλάβες στη λειτουργικότητα των φωνητικών χορδών. Η διαγνωστική διαδικασία συνίσταται στην ανίχνευση κλινικών σημείων και παθολογικών ευρημάτων που παρέχονται από την ιατρική απεικόνιση του εγκεφάλου. Ωστόσο, τα συμπτώματα της νόσου του Πάρκινσον έχουν ομοιότητες σε σύγκριση με εκείνα ενός ευρέος φάσματος άλλων ασθενειών. Επομένως, άλλες διαταραχές πρέπει να αποκλειστούν, προτού οι κλινικοί γιατροί επιβεβαιώσουν τη διάγνωση της νόσου του Πάρκινσον. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα την καθυστέρηση της διάγνωσης και επίσης τη χρόνια δυσκολία των ασθενών. Επομένως, η έγκαιρη διάγνωση είναι υψίστης σημασίας προκειμένου να βελτιωθεί το βιοτικό επίπεδο των ασθενών με διαταραχή Πάρκινσον και να επιβραδυνθεί η εξέλιξη της νόσου. Στη παρούσα διπλωματική, διεξήχθη διεξοδική εξέταση στατιστικών μοντέλων, καθώς και μοντέλων βαθιάς μάθησης, για την ανίχνευση της νόσου του Πάρκινσον χρησιμοποιώντας σημάτα ομιλίας. Οι αναπαραστάσεις ομιλίας που χρησιμοποιήθηκαν για την δημιουργία μοντέλων ανίχνευσης της νόσου είναι οι Mel frequency cepstral coefficients, οι οποίες χρησιμοποιούνται ευρέως σε συστήματα ομιλίας.
description: Parkinson's disease (PD) is a progressive degenerative disorder that affects the functionality of nerve cells in the brain and peripheral nervous system by gradually causing their idleness due to biochemical changes in the area of the brain. These modifications affect the neurotransmitters, and as a result, the signals arrive at their destination altered. As a result, a series of various symptoms that include both motor and non-motor symptoms deteriorates the life condition of patients. A basic symptom of the disorder is tremor that affects either one or both hands, stiffness and slowness of movement, cognitive decline, and impairments in the functionality of vocal cords. The diagnostic procedure consists of the detection of clinical signs and pathological findings provided by medical imaging of the brain. However, Parkinson's disease symptoms have similarities compared to those of a wide range of other diseases. So, other disorders have to be excluded, before clinicians confirm the diagnosis of Parkinson disease. This results in delaying the diagnosis and also chronic hardship of patients. Therefore, an on-time diagnosis is of paramount importance in order to ameliorate the living standards of patients with Parkinson disorder and slow down the progress of the disease. In this thesis, a thorough examination of statistical models as well as deep learning models has been carried out to detect Parkinson's disease by analyzing speech signals. The speech representations used for the training models are the Mel frequency cepstral coefficients, which are highly regarded in speech systems.