diplomsko delo
Edi Čebokli (Avtor), Jure Žabkar (Mentor)

Povzetek

Ovrednotenje nemotoričnih in motoričnih simptomov povezanih s Parkinsonovo boleznijo je po navadi opravljeno z UPDRS. Opisi ocen za posamezne točke so opisani kvalitativno, zato je ocenjevanje odvisno od izkušenj nevrologa. Posledično se ocene med nevrologi razlikujejo. Problem subjektivnosti ocenjevanja tapkanja s prsti, ki je eden izmed motoričnih preizkusov, poskušamo rešiti z izgradnjo aplikacije, ki je zmožna s kamero paciente posneti in analizirati posnetke ter izračunati oceno UPDRS. V prvem koraku smo zaznali dotike in konice palcev in kazalcev, nato pa posneli skupino ljudi s Parkinsonovo boleznijo in skupino zdravih ljudi. Iz razdalj med konicami smo definirali več atributov in z njimi zgradili model, ki najboljše loči primere z različnimi ocenami UPDRS. Ugotovili smo, da model primere precej uspešno loči, vendar bomo za klasifikacijo morali zbrati več posnetkov.

Ključne besede

bradikinezija;Enotna ocenjevalna lestvica Parkinsonove bolezni;UPDRS;Parkinsonova bolezen;tapkanje s prsti;računalništvo in informatika;univerzitetni študij;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik: [E. Čebokli]
UDK: 004.8:616.858(043.2)
COBISS: 1538336451 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 902
Št. prenosov: 233
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Measurement of bradykinesia for the detection of Parkinson’s disease
Sekundarni povzetek: Non-motor and motor symptoms that are linked with Parkinson's disease are often clinically assessed by neurologists using the Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS). UPDRS scores are described as qualitative and are dependent on neurologist's experience. Consequently, clinical scores may differ among neurologists. We develop an application for measuring bradykinesia in the UPDRS finger tapping task, with which patients are recorded with a depth camera and by analyzing videos, given a more objective rating. In the first stage, we detect touches and thumb's and pointer's fingertips. Following, we calculate distances between the fingertips. From distances we then extract finger tapping features. We record a group of people with Parkinson's disease and a control group. Furthermore, we define a model that best separates instances with different UPDRS scores. Considering the small number of training data, the model successfully separates the instances, however, we need to obtain more data for classification.
Sekundarne ključne besede: bradykinesia;finger tapping;Parkinson's disease;disease rating scale;UPDRS;computer and information science;diploma;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Študijski program: 1000468
Konec prepovedi (OpenAIRE): 1970-01-01
Komentar na gradivo: Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani: 42 str.
ID: 11220342