Kao metrika za poređenje koristiće se procenat tačnog određivanja pojave Parkinsona i procenat tačnog određivanja UPDRS-a gde će se tolerisati greške do 0,5 razlike. Data setovi će biti podeljeni na tri dela, najveći deo će biti podaci za treniranje neuronske mreže(oko 70%), podaci za validaciju(oko 10%) i test podaci(oko 20%).
vdragan1993
commented
6 years ago
Asistent: @vdragan1993
Članovi tima: Andreja Isaković, SW 3/2014 Milica Mlađenović, SW 23/2014
Definicija problema: Projekat se bavi prepoznavanjem Parkinsonove bolesti i određivanjem UPDRS-a kod obolelih pacijenata.
Algoritmi:
Neuronska mreža za prepoznavanje postojanja Parkinsonove bolesti Neuronska mreža za procenjivanje motor i total UPDRS-a kod obolelih pacijenata
Skup podataka:
Prvi data set https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Parkinson+Speech+Dataset+with++Multiple+Types+of+Sound+Recordings# sadrži numeričke podatke snimka govora pacijenata i koristićemo ga za prepoznavanje postojanja Parkinsonove bolesti. Drugi data set https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/parkinsons+telemonitoring sadrži numeričke podatke snimka govora obolelih pacijenata i cilj je prepoznati motor i total UPDRS Parkinsonove bolesti. Treći data set https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Parkinson+Disease+Spiral+Drawings+Using+Digitized+Graphics+Tablet# ćemo iskoristiti za prepoznavanje postojanja Parkinsonove bolesti iz numeričkih podataka o slikama spirala. Pacijenti su crtali spirale i koordinate tih spirala su date u numeričkom obliku.
Evaluacija:
Kao metrika za poređenje koristiće se procenat tačnog određivanja pojave Parkinsona i procenat tačnog određivanja UPDRS-a gde će se tolerisati greške do 0,5 razlike. Data setovi će biti podeljeni na tri dela, najveći deo će biti podaci za treniranje neuronske mreže(oko 70%), podaci za validaciju(oko 10%) i test podaci(oko 20%).
Repozitorijum: https://github.com/andrejai/Parkinson-recognition