D 2022

Exploration of Various Fractional Order Derivatives in Parkinson's Disease Dysgraphia Analysis

MUCHA, Jan; Zoltan GALAZ; Jiri MEKYSKA; Marcos FAUNDEZ-ZANUY; Vojtech ZVONCAK et. al.

Základní údaje

Originální název

Exploration of Various Fractional Order Derivatives in Parkinson's Disease Dysgraphia Analysis

Autoři

MUCHA, Jan; Zoltan GALAZ; Jiri MEKYSKA; Marcos FAUNDEZ-ZANUY; Vojtech ZVONCAK; Zdenek SMEKAL; Luboš BRABENEC a Irena REKTOROVÁ

Vydání

CHAM, Intertwining Graphonomics with Human Movements, od s. 308-321, 14 s. 2022

Nakladatel

SPRINGER INTERNATIONAL PUBLISHING AG

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

30210 Clinical neurology

Stát vydavatele

Švýcarsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

elektronická verze "online"

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 0.402 v roce 2005

Kód RIV

RIV/00216224:14110/22:00132034

Organizační jednotka

Lékařská fakulta

ISBN

978-3-031-19744-4

ISSN

UT WoS

000913319000023

EID Scopus

2-s2.0-85144820036

Klíčová slova anglicky

Fractional order derivatives; Fractional calculus; Parkinson's disease; Online handwriting; Handwriting difficulties

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 6. 8. 2024 07:29, Mgr. Tereza Miškechová

Anotace

V originále

Parkinson's disease (PD) is a common neurodegenerative disorder with a prevalence rate estimated to 2.0% for people aged over 65 years. Cardinal motor symptoms of PD such as rigidity and bradykinesia affect the muscles involved in the handwriting process resulting in handwriting abnormalities called PD dysgraphia. Nowadays, online handwritten signal (signal with temporal information) acquired by the digitizing tablets is the most advanced approach of graphomotor difficulties analysis. Although the basic kinematic features were proved to effectively quantify the symptoms of PD dysgraphia, a recent research identified that the theory of fractional calculus can be used to improve the graphomotor difficulties analysis. Therefore, in this study, we follow up on our previous research, and we aim to explore the utilization of various approaches of fractional order derivative (FD) in the analysis of PD dysgraphia. For this purpose, we used the repetitive loops task from the Parkinson's disease handwriting database (PaHaW). Handwritten signals were parametrized by the kinematic features employing three FD approximations: Grunwald-Letnikov's, Riemann-Liouville's, and Caputo's. Results of the correlation analysis revealed a significant relationship between the clinical state and the handwriting features based on the velocity. The extracted features by Caputo's FD approximation outperformed the rest of the analyzed FD approaches. This was also confirmed by the results of the classification analysis, where the best model trained by Caputo's handwriting features resulted in a balanced accuracy of 79.73% with a sensitivity of 83.78% and a specificity of 75.68%.

Návaznosti

LX22NPO5107, projekt VaV
Název: Národní ústav pro neurologický výzkum
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Národní ústav pro neurologický výzkum, 5.1 EXCELES
NU20-04-00294, projekt VaV
Název: Diagnostika onemocnění s Lewyho tělísky v prodromálním stadiu založená na analýze multimodálních dat
Investor: Ministerstvo zdravotnictví ČR, Diagnostika onemocnění s Lewyho tělísky v prodromálním stadiu založená na analýze multimodálních dat