name: Биотехническая система для исследования болезни Паркинсона по видеоизображению лица и двигательной активности рук
keyword_list: машинное обучение лицевая выразительность мимическая активность двигательная активность рук болезнь Паркинсона признаки гипокинезии автоматизированное распознавание
abstract: Объект исследования: автоматизированная оценка двигательных проявлений болезни Паркинсона.
  Цель исследования: разработка метода автоматизированного распознавания болезни Паркинсона по признакам гипокинезии, включающим количественные характеристики двигательной активности рук и мимики.
  Методы исследования. В работе использованы методы математической статистики, методы цифровой обработки сигналов, методы обработки и анализа данных, методы машинного обучения и распознавания образов, элементы теории биотехнических систем.
  Теоретические результаты и их новизна. Проведены исследования подходов к оценке гипокинезии при диагностике болезни Паркинсона (БП) и показана целесообразность использования количественных характеристик двигательной активности рук (ДАР), основанных на оценке выполнения трех двигательных упражнений в соответствии со шкалой MDS-UPDRS, и мимических характеристик, включая характеристики мимической активности (МА) и лицевой выразительности (ЛВ); предложены методы их оценки. Сформирован комплекс характеристик из 144 характеристик гипокинезии, включающий 11 параметров сигнала ДАР для каждого из 3 двигательных упражнений, 11 параметров сигнала МА для каждой из 9-ти двигательной единицы лица, и 12 характеристик ЛВ. С использованием собранной базы данных пациентов с БП и контрольной группы из него отобраны 19 информативных для распознавания БП некоррелированных признаков. Показано, что одновременное использование отобранных признаков ДАР и мимики, описываемой признаками МА и ЛВ, с применением наивного байесовского классификатора обеспечивает повышение точности распознавания БП. Использование признаков ДАР и мимики по-отдельности приводит к снижению точности распознавания на однородной выборке на величину от 3 до 6 %. Сформулированы требования по допустимым погрешностям расчета характеристик ДАР, МА и ЛВ, входящих в набор 19 некоррелированных признаков. Для характеристик ДАР допустимые погрешности составляют 6,6 %, для характеристик МА – 8,8 %, для характеристик ЛВ – 12,9 %. Разработан алгоритм обработки сигналов ДАР и МА, заключающийся в оценке качества сигнала с последующим адаптивным сглаживанием и локализацией экстремумов. Показано, что качество сигнала ДАР и МА может быть оценено по значению частоты основной гармоники и по доле его энергии, заключенной в узкой полосе частот в окрестности основной гармоники; для качественных двигательных сигналов погрешность автоматической оценки характеристик ДАР и МА не превышает допустимую. Экспериментально показано, что признаки ДАР, характеризующие выполнение испытуемым трех двигательных упражнений по MDS-UPDRS, не являются устойчивыми к тестовой выборке по сравнению с мимическими признаками и не могут быть независимо использованы для распознавания БП на практике. В то же время, использование признаков мимики независимо или совместно с признаками ДАР обеспечивает устойчивость результатов распознавания БП к тестовой выборке. Разработан новый метод автоматизированного распознавания БП по видеоизображению лица и ДАР, основанный на построении сигналов движения в процессе выполнения испытуемым специальных упражнений, автоматизированном расчете признаков, характеризующих ДАР, МА и ЛВ и применении наивного байесовского классификатора. Метод реализован в созданном аппаратно-программном комплексе, по результатам апробации которого точность распознавания БП составила 93,6 %.
  Степень и эффективность внедрения. Результаты диссертационной работы использованы в деятельности ФГБНУ «Научный центр неврологии» при обследовании пациентов с клинической картиной болезни Паркинсона; использованы при выполнении с участием автора прикладных научных исследований «Создание Стенда для отработки аппаратно-программного комплекса телеметрического контроля жизненно важных функций организма человека и создание автоматизированной экспертной системы поддержки принятия решения, выбора коррекционных и профилактических мероприятий удаленного доступа» (Задание № 8.12871.2018/12.1); внедрены в учебный процесс кафедры «Биомедицинские технические системы» МГТУ им. Н.Э. Баумана.
  Область применения: Научно-исследовательские и конструкторские работы по созданию автоматизированных аппаратно-программных комплексов для исследования двигательных проявлений болезни Паркинсона, массового скрининга болезни Паркинсона.
chairman_dissertation_council.name: Сергей
chairman_dissertation_council.surname: Щукин
chairman_dissertation_council.patronymic: Игоревич
chairman_dissertation_council.position: заведующий кафедрой
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: -
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 6505852080
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Сергей
organization_supervisor.surname: Чернышев
organization_supervisor.patronymic: Леонидович
organization_supervisor.position: ученый секретарь
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 76.13.25
rubrics.name: Медицинские комплексы, системы, приборы, аппараты и устройства сочетанного лечебно-диагностического назначения
rubrics.code: 34.57.25
rubrics.name: Конструирование и эксплуатация биомедицинской техники
rubrics.code: 34.57.23
rubrics.name: Методы получения биомедицинской информации
rubrics.code: 34.53.47
rubrics.name: Биотехнические системы
rubrics.code: 34.05.25
rubrics.name: Методы и аппаратура для регистрации, обработки и хранения биологических данных
oecds.code: 03.03.WV
oecds.name: SOCIAL SCIENCES, BIOMEDICAL
oecds.code: 01.02.EW
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
oecds.code: 03.02.RT
oecds.name: CLINICAL NEUROLOGY
oecds.code: 02.06.IG
oecds.name: ENGINEERING, BIOMEDICAL
speciality_codes.name: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
speciality_codes.code: 05.11.17
supervisors.fio: Самородов А.В.
supervisors.scientific_degree: Кандидат технических наук
supervisors.speciality_code: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Обухов Ю.В.
opponents.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
opponents.speciality_code: Приборы и методы экспериментальной физики
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Садыкова Е.В.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: МГТУ ИМ. Н.Э. БАУМАНА
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Э. БАУМАНА (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
protection_organization.ogrn: 1027739051779
protection_organization.supervisor_name: АНАТОЛИЙ
protection_organization.supervisor_surname: АЛЕКСАНДРОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: АЛЕКСАНДРОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: МГТУ ИМ. Н.Э. БАУМАНА
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Э. БАУМАНА (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
author_organization.ogrn: 1027739051779
author_organization.supervisor_name: АНАТОЛИЙ
author_organization.supervisor_surname: АЛЕКСАНДРОВ
author_organization.supervisor_patronymic: АЛЕКСАНДРОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения