KLASYFIKACJA CHOROBY PARKINSONA I INNYCH ZABURZEŃ NEUROLOGICZNYCH Z WYKORZYSTANIEM EKSTRAKCJI CECH GŁOSOWYCH I TECHNIK REDUKCJI

Przedstawione badanie miało na celu różnicowanie osób z chorobą Parkinsona (PD) od osób z innymi zaburzeniami neurologicznymi poprzez analizę próbek głosowych, biorąc pod uwagę związek między zaburzeniami głosu a PD. Próbki głosowe zostały zebrane od 76 uczestników przy użyciu różnych urządzeń i warunków nagrywania, a uczestnicy byli instruowani, aby wydłużyć samogłoskę /a/ w wygodnym tempie. Oprogramowanie PRAAT zostało zastosowane do ekstrakcji cech, takich jak autokorelacja (AC), krzyżowa korelacja (CC) i współczynniki cepstralne Mel (MFCC) z próbek głosowych. Analiza składowych głównych (PCA) została wykorzystana w celu zmniejszenia wymiarowości cech. Jako techniki nadzorowanego uczenia maszynowego wykorzystano drzewa decyzyjne (CT), regresję logistyczną, naiwny klasyfikator Bayesa (NB), maszyny wektorów nośnych (SVM) oraz metody zespołowe. Każda z tych metod posiadała swoje unikalne mocne strony i charakterystyki, umożliwiając kompleksową ocenę ich skuteczności w rozróżnianiu pacjentów z PD od osób z innymi zaburzeniami neurologicznymi. Naiwny klasyfikator Bayesa, wykorzystujący siedem składowych PCA, osiągnął najwyższy wskaźnik dokładności na poziomie 86,84% wśród przetestowanych metod klasyfikacji. Należy jednak zauważyć, że wydajność klasyfikatora może się różnić w zależności od zbioru danych i konkretnych cech próbek głosowych. Podsumowując, to badanie wykazało potencjał analizy głosu jako narzędzia diagnostycznego do rozróżniania pacjentów z PD od osób z innymi zaburzeniami neurologicznymi. Poprzez zastosowanie różnych technik analizy głosu i wykorzystanie różnych algorytmów uczenia maszynowego, takich jak drzewa decyzyjne, regresja logistyczna, naiwny klasyfikator Bayesa, maszyny wektorów nośnych i metody zespołowe, osiągnięto znaczący poziom dokładności. Niemniej jednak, konieczne są dalsze badania i walidacja na większych zbiorach danych w celu skonsolidowania i uogólnienia tych wyników dla przyszłych zastosowań klinicznych.