|
Descripción
|
|
|---|---|
| La Enfermedad de Párkinson (EP) es un transtorno degenerativo que afecta a un 1% de la población con más de 60 años en países industrializados. Esta enfermedad afecta a la indepenencia del paciente y a sus capacidades motoras, teniendo un impacto considerable en sus actividades diarias a medida que dicho transtorno avanza. Una detección precoz puede potencialmente frenar la progresión de la EP pero el tiempo requerido para realizar un diagnóstico clínico puede ir de unos meses a varios años. Así pues, se hacen necesarias nuevas herramientas objetivas y consistentes que ayuden al diagnóstico diferencial de la enfermedad y reduzcan dicho tiempo. La literatura ha demostrado que el análisis del habla de los pacientes proporciona información relevante sobre la presencia de la enfermedad y es una posible fuente de indicadores para sistemas de diagnóstico. El habla, una habilidad casi universal, conlleva la realización de movimientos precisos y coordinados, en los músculos laríngeos y articulatorios. Por lo tanto, el propósito de esta tesis es la propuesta y análisis de diferentes esquemas de ayuda al diagnóstico de la EP mediante el uso del habla como objeto de análisis. En esta tesis, cinco sets de experimentos han sido llevados a cabo, cada uno de ellos incluyendo nuevas aproximaciones al problema destinadas a evaluar la presencia de la enfermedad en pacientes con párkinson idiopático y sujetos de control de tres bases de datos diferentes. Cuatro de estos sets analizan aspectos articulatorios mientras que el quinto emplea características fonatorias y una combinación de estas junto con las articulatorias en un único esquema. En estas aproximaciones, varias técnicas de reconocimiento de locutor y del habla se emplean en un escenario distinto: la detección de la EP a partir del habla. Varias familias de características conocidas como los MFCC, PLP o LPC junto con otras nuevas basadas en el espectro de modulación son analizadas. Además, distintas técnicas de selección de fragmentos del habla son propuestas, como la destilación alofónica o de hitos acústicos, que permiten la obtención de ciertos segmentos del habla que son de interés para los propósitos de este trabajo. Las principales técnicas de clasificación empleadas son GMM-UBM e i-Vectors-GPLDA junto con otras nuevas como los GMM forzados. A través del análisis de los esquemas propuestos, se examina la influencia de la EP en diferentes segmentos del habla, permitiendo la extracción de conclusiones sobre el funcionamiento del habla disártrica parkinsoniana. Estos segmentos están referidos a grupos fonéticos relacionados con el estrechamiento del tracto vocal o el uso de la fuente glótica o bien incluyen transiciones entre unidades fonéticas como el inicio de una oclusión o el final de una vocal, más relacionados con la coordinación de los órganos articuladores. Los mejores resultados de precisión en la detección de la EP obtenidos con las metodologías propuestas alcanzan valores de entre el 85% y el 94%, con Area Under the Curve entre 0.91 y 0.99, dependiendo de la base de datos de estudio. Estos resultados se obtienen empleando el esquema basado en las técnicas de selección de fragmentos propuestas: destilación alofónica y de hitos acústicos. Del mismo modo, se concluye que las propiedades discriminativas del esquema fonatorio propuesto para la detección automática de la EP son limitadas en comparación con los esquemas articulatorios analizados. Los resultados sugieren que la EP afecta a los movimientos relacionados con todos los grupos de segmentos articulatorios pero tiene una influencia más clara en la actividad motora asociada a las consonantes con mayor estrechamiento del tracto vocal, principalmente, oclusivas y fricativas. Finalmente, las nuevas metodologías propuestas pueden contribuir al diagnóstico diferencial de EP durante la evluación clínica de pacientes y son un paso adelante para los sistemas de diagnóstico de la EP basados en los aspectos articulatorios del habla. | |
|
Internacional
|
Si |
|
ISBN
|
|
|
Tipo de Tesis
|
Doctoral |
|
Calificación
|
Sobresaliente cum laude |
|
Fecha
|
16/05/2018 |