Klasifikace tremoru u pacientů s roztroušenou sklerózou

Abstract

Práce se zabývá klasifikací osob do třídy zdravý/nemocný z pohledu roztroušené sklerózy. Jako parametry klasifikace jsou použity výsledky měření posturálního tremoru akcelerometrem na obou horních končetinách se zavřenýma i otevřenýma očima. Dále jsou použity výsledky funkčních testů horních končetin – devítikolíkový test a test rotace mince. Pro vlastní klasifikaci byly použity algoritmy K-means a K-NN. Na vzorku 15 osob s roztroušenou sklerózou a 18 osob z kontrolní skupiny bylo pomocí algoritmu K-means dosaženo klasifikační úspěšnosti 82 % na konkrétní trojici parametrů – devítikolíkový test pro levou i pravou horní končetinu a kumulativní hodnota PSD vyšetření tremoru akcelerometrem ve fixním pásmu 0–4 Hz pro pravou horní končetinu se zavřenýma očima. Algoritmus K-NN na tak malém vzorku dat nedosahoval žádných průkazných výsledků.

This thesis is focused on the classification of individuals as healthy/diseased from the point of multiple sclerosis. As classification parameters, results gathered from the measurement of postural tremor in upper limbs using accelerometers, with both open and closed eyes, are used. Further, results of upper limb functionality tests, particularly the Nine-Hole Peg Test and Coin Rotation Task were also included. For the classification itself, K-means and K-NN algorithms were applied. On a sample of 15 people with multiple sclerosis and 18 people in the control group, a classification success of 82 % was achieved using the K-means algorithm for specific three parameters – Nine-Hole Peg Test results for both the left and right upper limb and a cumulative value of the PSD examination of tremor with an accelerometer measuring in a fixed band of 0–4 Hz on the right upper limb with closed eyes. The K-NN algorithm on such a small sample of data did not produce any conclusive results.