Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.
Abstract
Cílem této práce bylo využít existující signálovou databázi obsahující záznamy z akcelerometrickým měření zdravých jedinců a pacientů s roztroušenou sklerózou. Signály následně zpracovat v programu Matlab a navrhnout vhodnou parametrizaci pro stanovení míry tremoru. Pro ověření funkčnosti parametrů navrhnout metodu klasifikace, natrénovat klasifikátor a ověřit jeho použitelnost otestováním na datech ze signálové databáze. Ze signálů v databázi byl vypočten odhad jejich spektrální výkonové hustoty (PSD). Ve frekvenční oblasti byla navržena sada parametrů a jejich použitelnost pro rozlišení zdravých jedinců a pacientů s RS byla následně statisticky otestována. Subjektivním hodnocením na základě krabicových grafů byly nejprve vyřazeny zcela neperspektivní parametry. Následným objektivním testováním shodnosti středních hodnot obou skupin probandů byla potvrzena statistická významnost rozdílů mezi středními hodnotami u tří parametrů, konkrétně u maximální hodnoty PSD, kumulativní hodnoty PSD ve frekvenčním rozsahu od 0 do 4 Hz (frekvenční rozsah byl zvolen na základě provedené parametrické studie) a kumulativní hodnoty PSD ve flexibilním frekvenčním pásmu určeném poklesem hodnoty PSD na polovinu maxima. K testování byl využit Wilcoxonův test. Vybrané parametry byly následně použity pro natrénování a otestování Bayesových klasifikátorů. Pro vícedimenzionální klasifikátory byla využita kompletní trojice vybraných parametrů a také všechny možné dvojice. Pro trénování i testování klasifikátorů byla využita data ze signálové databáze. Nejlepších výsledků dosahoval klasifikátor využívající všech tří parametrů s relativní chybou klasifikace přibližně 12 %.The aim of this work was to use an existing signal database containing signals from accelerometric measurement of healthy individuals and patients with multiple sclerosis (MS). Subsequently, process the signals in the MATLAB program and propose a suitable parameter to determine the rate of tremor. To verify the functionality of parameters, design the classification method, train classifier and verify its usability by testing on data from the signal database. From the signals in the database, their power spectral density (PSD) was estimated. A set of parameters has been designed in the frequency area and the applicability for the distinction of healthy individuals and patients with MS was then statistically tested. A subjective evaluation based on boxplots discarded completely non-perspective parameters. The objective testing of the equality of mean values of both proband groups confirmed the statistical significance of the differences between the mean values for three parameters, specifically the maximum PSD value, cumulative PSD in the frequency range from 0 to 4 Hz (frequency range was selected based on the parametric studies performed) and cumulative PSD in a flexible frequency band specified by the decrease of PSD value to half of the maximum. Wilcoxon test was used for testing of equality of mean values. Selected parameters were subsequently used for training and testing of Bayesian classifiers. Pairs of parameters and all three of them were used for the multi-dimensional classifiers. Signal database data was used for training and testing of classifiers. The best results achieved a classifier using all three parameters with a relative classification error of approximately 12 %
