DROTÁR, Peter, Jiří MEKYSKA, Irena REKTOROVÁ, Lucia MASÁROVÁ, Zdeněk SMÉKAL a Marcos FAUNDEZ-ZANUY. Decision support framework for Parkinson's disease based on novel handwriting markers. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING, PISCATAWAY (USA): IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 2015, roč. 23, č. 3, s. 508-516. ISSN 1534-4320. doi:10.1109/TNSRE.2014.2359997.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Decision support framework for Parkinson's disease based on novel handwriting markers
Autoři DROTÁR, Peter (203 Česká republika), Jiří MEKYSKA (203 Česká republika), Irena REKTOROVÁ (203 Česká republika, garant, domácí), Lucia MASÁROVÁ (703 Slovensko, domácí), Zdeněk SMÉKAL (203 Česká republika) a Marcos FAUNDEZ-ZANUY (724 Španělsko).
Vydání IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING, PISCATAWAY (USA), IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 2015, 1534-4320.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 3. Medical and Health Sciences
Stát vydavatele Spojené státy americké
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 2.583
Kód RIV RIV/00216224:14740/15:00082246
Organizační jednotka Středoevropský technologický institut
Doi http://dx.doi.org/10.1109/TNSRE.2014.2359997
UT WoS 000354467200019
Klíčová slova anglicky Parkinson’s disease; decision support system; handwriting
Štítky rivok
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Eva Špillingová, učo 110713. Změněno: 12. 4. 2016 13:33.
Anotace
Parkinson’s disease (PD) is a neurodegenerative disorder which impairs motor skills, speech, and other functions such as behavior, mood, and cognitive processes. One of the most typical clinical hallmarks of PD is handwriting deterioration, usually the first manifestation of PD. The aim of this study is twofold: (a) to find a subset of handwriting features suitable for identifying subjects with PD and (b) to build a predictive model to efficiently diagnose PD. We collected handwriting samples from 37 medicated PD patients and 38 age- and sex- matched controls. The handwriting samples were collected during seven tasks such as writing a syllable, word, or sentence. Every sample was used to extract the handwriting measures. In addition to conventional kinematic and spatio-temporal handwriting measures, we also computed novel handwriting measures based on entropy, signal energy, and empirical mode decomposition of the handwriting signals. The selected features were fed to the support vector machine classifier with radial Gaussian kernel for automated diagnosis. The accuracy of the classification of PD was as high as 88:13%, with the highest values of sensitivity and specificity equal to 89:47% and 91:89%, respectively. Handwriting may be a valuable marker as a diagnostic and screening tool.
Návaznosti
ED1.1.00/02.0068, projekt VaVNázev: CEITEC - central european institute of technology
NT13499, projekt VaVNázev: Řeč, její poruchy a kognitivní funkce u Parkinsonovy nemoci
Typ Název Vložil/a Vloženo Práva
1216669 /1 Prášilová, M. 15. 12. 2015

Vlastnosti

Název
1216669
Aplikace
Obnovit.
Adresa v ISu
https://is.muni.cz/auth/repo/1216669/
Adresa ze světa
https://is.muni.cz/repo/1216669/
Adresa do Správce
https://is.muni.cz/auth/repo/1216669/?info
Ze světa do Správce
https://is.muni.cz/repo/1216669/?info
Vloženo
Út 15. 12. 2015 13:21

Práva

Právo číst
  • kdokoliv v Internetu
Právo vkládat
 
Právo spravovat
  • osoba Mgr. Eva Špillingová, učo 110713
  • osoba prof. MUDr. Irena Rektorová, Ph.D., učo 26922
  • osoba MUDr. Lucia Masárová, učo 357803
Atributy
 
ZVV_2014_163_1216669_Decision_support.pdf  Prášilová, M. 15. 12. 2015

Práva

Právo číst
  • osoba Mgr. Nikola Kostlánová, Ph.D., učo 12689
  • osoba Olga Křížová, učo 56639
Právo vkládat
 
Právo spravovat
  • osoba Mgr. Eva Špillingová, učo 110713
  • osoba prof. MUDr. Irena Rektorová, Ph.D., učo 26922
  • osoba MUDr. Lucia Masárová, učo 357803
Atributy
 
Vytisknout
Požádat autora o autorský výtisk Zobrazeno: 16. 10. 2019 14:19