Thesis supervisor: Dávid Sztahó
Location of studies (in Hungarian): Távközlési és Médiainformatikai Tanszék Abbreviation of location of studies: TMIT
Description of the research topic:
A Parkinson-kór (PK) az egyik leggyakoribb neurodegeneratív rendellenesség. A betegség idiopatikus, azaz nincs ismert kiváltó oka. A fő tünetei a tremor, izommerevség, az izomkontroll hiánya, amit az agy dopamin termelésének elégtelensége okoz. A diagnosztikai tesztek főként ezeket a tüneteket célozzák. Emelett kutatások mutatják, hogy a beszéd is lehet olyan biomarker, amely hasznos információkat hordoz a betegségről. Klinikai bizonyítékok is alátámasztják, hogy a PK-ban szenvedő betegek többségében rendelkeznek valamilyen beszédbeli rendellenességgel. A téma fő célja a betegség automatikus detektálási lehetőségeinek vizsgálata, amely segítséget nyújt az orvosi szakembereknek a kór minél előbbi és könnyebb felismerésében. Olyan multimodális jellemzők azonosítása valósul meg, amelyek többek között mozgáson, képfelismerésen és hangelemzésen alapulnak. A mért adatokból adatbázis készül, amely részletes elemzésre ad lehetőséget.
Vizsgált jellemzők (többek között):
(1) mozgás esetén a remegés, mozgásbeli megakadások,
(2) hang esetén a beszédképzést, beszédfolyamatosságot leíró jellemzők,
(3) képfeldolgozás során pedig a diagnosztikai tesztek során elvégzett rajzolási feladatok
elemzéséből nyert jellemzők. Az így összeállt jellemzőhalmaz mesterséges intelligencia eljárások (pl. deep learning, support vektor gépek) bemeneteként szolgálna. Ez lehetőséget adna egy automatikus felismerő rendszer elkészítésére, amely a kór korai felismerhetőségét segíteni, valamint tehermentesítené a szakorvost a tesztek időigényes elvégzése alól (alacsonyabb szakképesítéssel rendelkező szakember is el tudná végezni ezeket). A betegség bináris detektálása mellett a kutatás lehetőséget adna a kór súlyosságának megállapítására, amely a követéses vizsgálatokat is támogatná.
Further requirements: - angol nyelvismeret
- mesterséges intelligencia eljárások alapszintű ismerete, digitális jelfeldolgozás alapszintű ismerete
Number of students who can be accepted: 1
Deadline for application: 2020-06-15
2024. IV. 17. ODT ülés Az ODT következő ülésére 2024. június 14-én, pénteken 10.00 órakor kerül sor a Semmelweis Egyetem Szenátusi termében (Bp. Üllői út 26. I. emelet).
Login
