Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39435
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЛихачев, Д. С.-
dc.contributor.authorНаркевич, Е. С.-
dc.contributor.authorРушкевич, Ю. Н.-
dc.contributor.authorВашкевич, М. И.-
dc.date.accessioned2020-07-08T11:50:58Z-
dc.date.available2020-07-08T11:50:58Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationЛихачев, Д. С. Анализ степени нарушения голосовой функции у пациентов с боковым амиотрофическим склерозом с использованием мобильного приложения / Д. С. Лихачев [и др.] // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня: сб. материалов VI Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 20-21 мая 2020 года: в 3 ч. Ч. 2 / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2020. – С. 102–113.ru_RU
dc.identifier.isbn978-985-90533-9-9-
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39435-
dc.description.abstractВ работе предлагается специализированное программное средство ALS Expert для диагностики и оценки состояния голосовой функции у больных БАС. ALS Expert представляет собой мобильное приложение для операционной системы Android с возможностью записи, обработки голосовых тестов и вывода результатов анализа голоса. Результат работы приложения может быть представлен либо в виде набора параметров, которые далее анализируются врачом для профессиональной оценки состояния пациента, либо в виде автоматически формируемого отчёта для предварительной диагностической оценки. Для обработки голосового сигнала используется математическая модель на базе линейного дискриминантного анализа (ЛДА). Согласно модели ЛДА записанный голос относится либо к группе здоровых, либо к группе больных БАС. В последнем случае для голоса внутренняя оценка, полученная в модели ЛДА, отображается в степень нарушения голосовой функции, которая измеряется от 0 до 100%. Для обучения и верификации предложенного способа использовалась база из 63 голосов (38 здоровых, 25 пациентов с БАС), записанная в Республиканском научноклиническом центре неврологии и нейрохирургии (Минск, Беларусь).ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБеспринтru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectобработка речиru_RU
dc.subjectоценка речевого сигналаru_RU
dc.subjectбоковой амиотрофический склерозru_RU
dc.subjectspeech processing-
dc.subjectevaluation of the speech signal-
dc.subjectamyotrophic lateral sclerosis-
dc.titleАнализ степени нарушения голосовой функции у пациентов с боковым амиотрофическим склерозом с использованием мобильного приложенияru_RU
dc.title.alternativeEvaluation of the degree of impaired voice function for patients with amyotrophic lateral sclerosis using a mobile application-
dc.typeArticleru_RU
local.description.annotationIn this paper, we propose a specialized software tool ALS Expert for diagnosing and evaluating the state of speech function for patients with ALS. ALS Expert is a mobile application for the Android operating system with the functionality of recording speech tests and displaying the results of the speech analysis. The result of the application can be presented either as a set of parameters, that are further analyzed by the doctor for a professional assessment of the patient's condition, or as an automatically generated report for preliminary diagnostic evaluation. A mathematical model based on linear discriminant analysis (LDA) is used to process the speech signal. According to the LDA model, the recorded voice belongs either to the healthy group or to the group with pathology. In the latter case, the internal score for the voice obtained in the LDA model is mapped to the degree of speech impairment, which is measured from 0 to 100%. For training and verification of the proposed method, a database of 63 voices (38 healthy, 25 patients with ALS) recorded at the Republican research and clinical center of neurology and neurosurgery (Minsk, Belarus) was used.-
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2020)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Likhachev_Analiz.pdf1.08 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.