Diagnóza Parkinsonovy choroby z řečového signálu

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda) Ing. Robert Vích, DrSc. (místopředseda) doc. Ing. Otto Dostál, CSc. (člen) Ing. Jaromír Hrad, Ph.D. (člen) Ing. Jan Karásek, Ph.D. (člen) Ing. Hicham Atassi, Ph.D. (člen) Ing. Peter Stančík (člen)cs
but.defenceProč byl použit klasifikátor GMM s diagonální kovarianční maticí a ne s úplnou kovarianční maticí? - Metoda mRMR vybírá příznaky, ktrré spolu příliš nekorelují. Daly by se použít evoluční metody pro diagnózu Parkinsonovy choroby, a pokud ano, tak jak a kde? - Především k selekci či redukci příznaků. Jak rozsáhlá byla databáze. - 11 pacientů a 40 kontrolních řečníků. Jak jste implementoval algoritmus SFFS? Proč může být výhodný 2. formant k diagnóze.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programElektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMekyska, Jiřícs
dc.contributor.authorKarásek, Michalcs
dc.contributor.refereeSmékal, Zdeněkcs
dc.date.accessioned2018-10-21T20:39:24Z
dc.date.available2018-10-21T20:39:24Z
dc.date.created2011cs
dc.description.abstractPráce se zabývá rozpoznáním Parkynsonovy choroby z řečového signálu. V první části poukazuje na základy řečových signálů a řečových signálů u pacientů postižených Parkinsonovou chorobou. Dále popisuje problematiku zpracování řečových signálů, základní příznaky používané k diagnóze Parkinsonovy choroby (např. VAI, VSA, FCR, VOT atd.) a redukci těchto příznaků. Další část je zaměřena na blokové schéma programu pro diagnózu Parkinsonovy choroby. Hlavním cílem této práce je porovnání dvou metod výběru příznaků (mRMR a SFFS). Pro klasifikaci byly vybrány dvě rozdílné metody. První metodou je klasifikace kNN a druhou metodou klasifikace jsou Gaussovy smýšené modely (GMM).cs
dc.description.abstractThe thesis deals with the recognition of Parkinson's disease from the speech signal. The first part refers to the principles of speech signals and speech signals by patients suffering from Parkinson's disease. Further, it continues to describe the issues of speech signals processing, basic symptoms used for diagnosis of Parkinson's disease (e. g. VAI, VSA, FCR, VOT etc.) and reduction of these symptoms. The next part focuses on a block diagram of the program for the diagnosis of Parkinson's disease. The main objective of this thesis is comparison of two methods of feature selection (mRMR and SFFS). For classification have selected two different methods were used. The first method is classification kNN and second method of classification is Gaussian mixture model (GMM).en
dc.description.markBcs
dc.identifier.citationKARÁSEK, M. Diagnóza Parkinsonovy choroby z řečového signálu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2011.cs
dc.identifier.other39902cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/3831
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectŘečcs
dc.subjectanalýza řečového signálucs
dc.subjectformantcs
dc.subjectpreemfázecs
dc.subjectsegmentacecs
dc.subjectpříznakcs
dc.subjectsekvenční dopředný plovoucí výběrcs
dc.subjectmRMRcs
dc.subjectGaussovy smíšené modelycs
dc.subjectkNN.cs
dc.subjectSpeechen
dc.subjectspeech signal analysisen
dc.subjectformanten
dc.subjectpre-emphasisen
dc.subjectsegmentationen
dc.subjectsymptomen
dc.subjectsequential floating forward selectionen
dc.subjectmRMRen
dc.subjectGaussian mixture modelsen
dc.subjectkNN.en
dc.titleDiagnóza Parkinsonovy choroby z řečového signálucs
dc.title.alternativeParkinson disease diagnosis using speech signal analysisen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2011-06-08cs
dcterms.modified2011-07-15-10:45:28cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid39902en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.10 14:14:45en
sync.item.modts2021.11.10 13:32:14en
thesis.disciplineTelekomunikační a informační technikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.88 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
3.29 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_39902.html
Size:
5.93 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_39902.html
Download
Collections
2011