RAJNOHA, M., J. MEKYSKA, R. BURGET, Ilona ELIÁŠOVÁ, Milena KOŠŤÁLOVÁ a Irena REKTOROVÁ. Towards Identification of Hypomimia in Parkinson's Disease Based on Face Recognition Methods. Online. In 2018 10TH INTERNATIONAL CONGRESS ON ULTRA MODERN TELECOMMUNICATIONS AND CONTROL SYSTEMS AND WORKSHOPS (ICUMT 2018): EMERGING TECHNOLOGIES FOR CONNECTED SOCIETY. NEW YORK: IEEE, 2018, s. 1-4. ISBN 978-1-5386-9360-5.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Towards Identification of Hypomimia in Parkinson's Disease Based on Face Recognition Methods
Autoři RAJNOHA, M. (203 Česká republika), J. MEKYSKA (203 Česká republika), R. BURGET (203 Česká republika), Ilona ELIÁŠOVÁ (203 Česká republika, domácí), Milena KOŠŤÁLOVÁ (203 Česká republika, domácí) a Irena REKTOROVÁ (203 Česká republika, domácí).
Vydání NEW YORK, 2018 10TH INTERNATIONAL CONGRESS ON ULTRA MODERN TELECOMMUNICATIONS AND CONTROL SYSTEMS AND WORKSHOPS (ICUMT 2018): EMERGING TECHNOLOGIES FOR CONNECTED SOCIETY, od s. 1-4, 4 s. 2018.
Nakladatel IEEE
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 20205 Automation and control systems
Stát vydavatele Rusko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14110/18:00113819
Organizační jednotka Lékařská fakulta
ISBN 978-1-5386-9360-5
ISSN 2157-0221
UT WoS 000459238500052
Klíčová slova anglicky Parkinson's disease; hypomimia; face recognition; machine learning
Změnil Změnila: Mgr. Tereza Miškechová, učo 341652. Změněno: 11. 5. 2020 13:38.
Anotace
Hypomimia manifested as an expressionless face with little or no sense of animation is a typical symptom of Parkinson's disease (PD). Although some researchers tried to quantify and diagnose the hypomimia based on the analysis of video-recordings, a study dealing with a possibility of its identification using the simple static face analysis is missing. The goal of this work is therefore to verify whether PD hypomimia can be detected even from static face images. For this purpose we enrolled 50 PD patients and 50 age-and gender-matched healthy controls. Parameterization based on face recognition methods in combination with conventional classifiers (random forests, XG-Boost, etc.) were used to automatically identify PD hypomimia. Among the classifiers, the decision tree algorithm achieved the best accuracy (67.33 %). The results suggest that automatic static face analysis can support PD hypomimia diagnosis, nevertheless is not accurate enough to outperform the approaches based on video-recordings processing.
VytisknoutZobrazeno: 29. 7. 2024 08:22