Article

i-PROGNOSIS: Parkinson-Früherkennung durch Langzeitbeobachtung akustischer Biomarker auf dem Smartphone

* Presenting author
Day / Time: 20.03.2018, 15:40-16:00
Room: MW 1050
Typ: Poster
Das Posterforum zu diesen Postern findet am Dienstag von 16:00 - 16:40 Uhr direkt am Poster in der Magistrale des MW-Gebäudes - Posterinsel G - statt. Die Poster hängen von Dienstag morgen bis Donnerstag nachmittag.
Abstract: Die Parkinson-Krankheit ist eine erbliche Erkrankung des Nervensystems, die sich in motorischen Dysfunktionen durch Neurodegeneration äußert. Die Symptome sind im Frühstadium üblicherweise verschleiert, weswegen Diagnosen häufig erst in einem fortgeschrittenen Krankheitsstadium gestellt werden. Da die Parkinson-Erkrankung nicht heilbar ist, ist eine Früherkennung wichtig um den Krankheitsverlauf durch Medikation und Anwendung geeigneter Interventionsmethoden abzumildern, sodass die Lebensqualität des Erkrankten verbessert werden kann. i-PROGNOSIS ist ein Horizon 2020 EU-Projekt, welches unter anderem die Entwicklung einer Smartphone basierten Software für die Früherkennung der Parkinson-Krankheit, sowie die Behandlung des Krankheitsverlaufes durch geeignete Interventionsmaßnahmen, adressiert. Verschiedene Biomarker werden über den Nutzungszeitraum der i-Prognosis-App aufgezeichnet, sodass mittels maschinellen Lernverfahren auffällige Muster und Veränderungen gefunden werden können. Neben haptischen, mimischen und geobasierten Merkmalen dient die Stimmartikulation beim Übergang von stimmhaften zu stimmlosen Lauten, und umgekehrt, als akustischer Biomarker. Zur Extraktion der akustischen Merkmale wurde eine moderne Methode für die Nutzung auf mobilen Endgeräten adaptiert und angepasst. Alle extrahierten Merkmale werden abstrahiert oder anonymisiert, sodass keine sensiblen Daten zwischengespeichert werden. Die Daten werden auf einem Cloud-Server für nachfolgende Berechnungen und weitere wissenschaftliche Untersuchungen angereichert. Durch den Aufbau einer großen Nutzergemeinde, die sowohl gesunde, als auch erkrankte Personen beinhaltet, soll die Qualität der Klassifizierungen positiv beeinflusst werden.