Informační systém MU
MEKYSKA, J., Irena REKTOROVÁ a Z. SMÉKAL. Selection of Optimal Parameters for Automatic Analysis of Speech Disorders in Parkinson's Disease. In IHerencsar, N. 2011 34TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON TELECOMMUNICATIONS AND SIGNAL PROCESSING (TSP). New York: IEEE, 2011, s. 408-412. ISBN 978-1-4577-1411-5.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Selection of Optimal Parameters for Automatic Analysis of Speech Disorders in Parkinson's Disease
Autoři MEKYSKA, J. (203 Česká republika, garant), Irena REKTOROVÁ (203 Česká republika, domácí) a Z. SMÉKAL (203 Česká republika).
Vydání New York, 2011 34TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON TELECOMMUNICATIONS AND SIGNAL PROCESSING (TSP), od s. 408-412, 5 s. 2011.
Nakladatel IEEE
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 30000 3. Medical and Health Sciences
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Kód RIV RIV/00216224:14110/11:00055889
Organizační jednotka Lékařská fakulta
ISBN 978-1-4577-1411-5
UT WoS 000299568700084
Klíčová slova anglicky Parkinsons disease; hypokinetic dysarthria; speech parameters
Příznaky Mezinárodní význam
Změnil Změnil: Mgr. Michal Petr, učo 65024. Změněno: 1. 3. 2012 11:28.
Anotace
Patients with Parkinson’s disease (PD) usually suffer from hypokinetic dysarthria (HD), which involves impairment of phonation, articulation, prosody, and speech fluency. Our paper deals with parameters that can be used for the evaluation of motor aspects of speech and relevant methods of data acquisition and analysis. A review of specific parameters of HD and methods used for their evaluation may from the practical point of view contribute both to the diagnostic approaches to HD and to the development of suitable measures for assessment of its progression. The paper gives a description of the most frequently used parameters and their optimization to enable the best possible automatic classification of the various stages of Parkinsons disease.
Zobrazeno: 25. 4. 2024 04:33