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Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
Parkinson’s disease is a neurodegenerative disease that affects the patient’s motor coordination. It is characterized by the presence of symptoms such as tremor, body rigidity,
difficulty walking, fatigue, and speech difficulties, and mental symptoms such as depression and/or anxiety may also be observed. Speech problems, or dysarthria, related to the
weakening of the muscles responsible for speech, are present in around 90% of patients
diagnosed with the disease.
The diagnosis of the disease, which is based on the patient’s symptoms, is often made late,
something that may influence future control of the disease’s symptoms. Therefore, an approach is proposed for the diagnosis and prognosis of Parkinson’s disease using machine
learning techniques through the assessment of features of the patient’s voice and speech,
features found in the literature, such as entropy, fractal dimension, phonation, prosody,
and glottal.
With this approach, a recording of the patient’s voice will be analyzed and the characteristics present in the voice will be extracted and selected and, using machine learning
techniques, classified. In the case of diagnosis, a distinction will be made between whether
or not the patient has the disease and, in the case of prognosis, the level of the disease will
be identified.
A doença de Parkinson é uma doença neurodegenerativa que afecta a coordenação motora do doente. Caracteriza-se pela presença de sintomas como tremores, rigidez corporal, dificuldade em andar, fadiga e dificuldades na fala, podendo também ser observados sintomas mentais como depressão e/ou ansiedade. Os problemas de fala, ou disartria, relacionados com o enfraquecimento dos músculos responsáveis pela fala, estão presentes em cerca de 90% dos doentes diagnosticados com a doença. O diagnóstico da doença, que se baseia nos sintomas do doente, é muitas vezes feito tardiamente, o que pode influenciar o controlo futuro dos sintomas da doença. Assim, propõese uma abordagem para o diagnóstico e prognóstico da doença de Parkinson utilizando técnicas de machine learning através da avaliação de características da voz e da fala do paciente, características essas encontradas na literatura, como a entropia, a dimensão fractal, a fonação, a prosódia e a glotal. Com esta abordagem, será analisada uma gravação da voz do paciente e extraídas e selecionadas as características presentes na voz e, utilizando tecnicas de machine learning, será efetuada a sua classificação. No caso do diagnóstico, ocorrerá a distinção entre o facto de o paciente ter ou não a doença e, no caso do prognóstico, a identificação do nível da doença.
A doença de Parkinson é uma doença neurodegenerativa que afecta a coordenação motora do doente. Caracteriza-se pela presença de sintomas como tremores, rigidez corporal, dificuldade em andar, fadiga e dificuldades na fala, podendo também ser observados sintomas mentais como depressão e/ou ansiedade. Os problemas de fala, ou disartria, relacionados com o enfraquecimento dos músculos responsáveis pela fala, estão presentes em cerca de 90% dos doentes diagnosticados com a doença. O diagnóstico da doença, que se baseia nos sintomas do doente, é muitas vezes feito tardiamente, o que pode influenciar o controlo futuro dos sintomas da doença. Assim, propõese uma abordagem para o diagnóstico e prognóstico da doença de Parkinson utilizando técnicas de machine learning através da avaliação de características da voz e da fala do paciente, características essas encontradas na literatura, como a entropia, a dimensão fractal, a fonação, a prosódia e a glotal. Com esta abordagem, será analisada uma gravação da voz do paciente e extraídas e selecionadas as características presentes na voz e, utilizando tecnicas de machine learning, será efetuada a sua classificação. No caso do diagnóstico, ocorrerá a distinção entre o facto de o paciente ter ou não a doença e, no caso do prognóstico, a identificação do nível da doença.
Description
Keywords
Diagnóstico Doença de Parkinson Machine Learning Prognóstico Voz e Fala