Desarrollo y optimización de un sistema de estimación del nivel UPDRS de un paciente de Parkinson a partir de grabaciones del habla

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Juana Naranjo Palma
hace 6 años
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1 Desarrollo y optimización de un sistema de estimación del nivel UPDRS de un paciente de Parkinson a partir de grabaciones del habla Recio Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación Trabajo de Fin de Grado Tutor: Juan Manuel Montero Martínez

2 Índice Enfermedad de Parkinson Condiciones de experimentación Experimentos Conclusiones

3 Enfermedad de Parkinson Introducción Objetivos Datos Condiciones de experimentación Técnicas Greedy Desarrollo Software Evaluación Experimentos 5 groups 5 patients Leave Two-Half Speakers Out Leave Half Speaker Out Multipatient Experiment Conclusiones Conclusiones Líneas Futuras

4 Enfermedad de Parkinson Condiciones de experimentacio n Experimentos Conclusiones Introduccio n Introduccio n I I Se estima que afecta la vida cotidiana de un 0.1 % de la poblacio n. I El 80 % muestran algu n tipo de deterioro en la voz. Desarrollo y optimizacio n de un sistema de estimacio n del nivel UPDRS de un paciente de Parkinson a partir de grabaciones del habla Clara Jime nez

Introducción Introducción II Tratamiento de la voz El seguimiento progresivo del avance de esta enfermedad es costoso y requiere la presencia física del

5 Introducción Introducción II Tratamiento de la voz El seguimiento progresivo del avance de esta enfermedad es costoso y requiere la presencia física del paciente. La realización de experimentos a partir de la voz aporta: Nuevo método rápido y no invasivo Monitorización y retroalimentación remota de los pacientes

6 Introducción Introducción III UPDRS (Unified Parkinson s Disease Rating Scale) Medida del grado de Parkinson para seguir el avance de la enfermedad. Pero el Parkinson no afecta solo a la voz! El valor de UPDRS está compuesto por varios factores estado mental y de ánimo, trastornos del sueño, temblores, estabilidad postural, etc. Solo uno de ellos muestra el deterioro en el lenguaje o locución del paciente Problema complejo (!!)

7 Objetivos Objetivos Desarrollo de experimentos con datos de grabaciones tomadas. Análisis exhaustivo de los datos y los resultados tras los experimentos realizados.

8 Datos Datos I Nivel de UPDRS 25 pacientes, 48 audios/paciente Valor medio UPDRS: Mujeres: Hombres: Varianza UPDRS: % entre 45 y 60

9 Datos Datos II Edad y Tiempo de Enfermedad 52 % entre los 60 y 70 años 44 % entre 5 y 10 años de periodo de enfermedad

10 Datos Datos III Hoehn&Yahr Escala que describe cómo avanzan los síntomas de la enfermedad de Parkinson estableciendo el estadio (1, 1.5, 2, 2.5, 3, 4, 5) en que se encuentra un paciente, de menor a mayor dependencia. 64 % de los pacientes se encuentran en el estadio 2 Baja varianza

11 Enfermedad de Parkinson Introducción Objetivos Datos Condiciones de experimentación Técnicas Greedy Desarrollo Software Evaluación Experimentos 5 groups 5 patients Leave Two-Half Speakers Out Leave Half Speaker Out Multipatient Experiment Conclusiones Conclusiones Líneas Futuras

12 Técnicas Greedy Técnicas Greedy I Objetivo: encontrar el algoritmo más apropiado para resolver nuestro problema y la configuración óptima de sus parámetros. Técnicas Greedy: realizar una serie de suposiciones previas, que pueden no ser ciertas, con intención de acotar el problema. Suposición inicial: independencia de los parámetros a optimizar.

13 Técnicas Greedy Técnicas Greedy II Se reduce el problema en gran medida, resultando el número de combinaciones a estudiar: m i=1 n i m n i (m 1) i=1 Con n i el número de valores posibles que toma el parámetro i y m el número de parámetros total a optimizar.

Desarrollo Software Desarrollo Software Python Desarrollo de software para la automatización de experimentos Cada experimento surge de la optimización de una sucesión de subexperimentos

14 Desarrollo Software Desarrollo Software Python Desarrollo de software para la automatización de experimentos Cada experimento surge de la optimización de una sucesión de subexperimentos Técnicas Greedy para la búsqueda de la configuración óptima de parámetros de un algoritmo Rotación de los conjuntos de entrenamiento, validación y test Resultado como combinación de los subexperimentos

15 Evaluación Evaluación I Evaluación mediante toma de medidas de correlación: Coeficiente de correlación de Spearman ρ = 1 6 m i=1 (range(h(x i)) range(y i )) 2 m (m 2 1) Siendo m el número de instancias predichas, range(h(x i )) la posición del valor predicho para cada ejemplo tras ordenarlos y range(y i ) la posición real conocida y esperada sobre dicho valor tras ordenarlos.

16 Evaluación Evaluación II Ejemplo y h(x) = range(y) range(h(x)) = ρ = 0.543

17 Enfermedad de Parkinson Introducción Objetivos Datos Condiciones de experimentación Técnicas Greedy Desarrollo Software Evaluación Experimentos 5 groups 5 patients Leave Two-Half Speakers Out Leave Half Speaker Out Multipatient Experiment Conclusiones Conclusiones Líneas Futuras

18 5 groups 5 patients 5 groups 5 patients I Modelos entrenados con 20 pacientes y optimizados/evaluados con 5 pacientes Support Vector Regression (SVR) Validación cruzada y rotación Promedio para cada paciente Experimento utilizando todo el conjunto de audios Experimento utilizando los audios de vocales sostenidas

19 5 groups 5 patients 5 groups 5 patients II Trabajamos con otros algoritmos (Random Forest, ZeroR, Linear Regression, Simple Linear Regression) pero ninguno mejoró los resultados. Intento de predicción de Hoehn&Yahr descartado (baja varianza). Un 64 % de los pacientesen el estadio 2 Problema sesgado, ZeroR 64 % de acierto. Intento de predicción del componente del nivel UPDRS dependiente del lenguaje sin mejores resultados.

20 Leave Two-Half Speakers Out Leave Two-Half Speakers Out Modelos entrenados con 48 audios de 23 pacientes y optimizados/evaluados con audios de los 2 pacientes restantes SVR Validación cruzada y rotación Promedio para cada paciente Reducción de atributos Leave Two-Half Speakers Out Spearman Error relativo Media Varianza

21 Leave Half Speaker Out Leave Half Speaker Out I Modelos entrenados con 24 pacientes y optimizados/evaluados con el paciente restante

22 Leave Half Speaker Out Leave Half Speaker Out II SVR Validación cruzada y rotación Promedio para cada paciente Reducción de atributos Leave Half Speaker Out Spearman Error relativo Media Varianza

23 Multipatient Experiment Multipatient Experiment I Modelo global entrenado con audios de todos y optimizado y evaluado con audios de todos

24 Multipatient Experiment Multipatient Experiment II SVR Validación cruzada Promedio para cada paciente Reducción de atributos Multipatient Experiment Spearman Error relativo Media Varianza

25 Enfermedad de Parkinson Introducción Objetivos Datos Condiciones de experimentación Técnicas Greedy Desarrollo Software Evaluación Experimentos 5 groups 5 patients Leave Two-Half Speakers Out Leave Half Speaker Out Multipatient Experiment Conclusiones Conclusiones Líneas Futuras

26 Conclusiones Conclusiones Experimento baseline: Leave Half Speaker Out: Buenos resultados (0.516) sin presencia del paciente en el entrenamiento Predicciones de pacientes nuevos Multipatient Experiment: Resultados notablemente exitosos (0.8715) con modelo dependiente del paciente Progreso de la enfermedad de los pacientes conocidos

27 Líneas Futuras Líneas Futuras I Nuevas grabaciones de nuevos pacientes Modelo particular para cada paciente, entrenado con audios de todos menos de un paciente similar, optimizado con audios de ese paciente similar Spearman 0.516, error 54.1 %

28 Líneas Futuras Líneas Futuras II Nuevas grabaciones de pacientes conocidos Modelo global entrenado con audios de todos y optimizado con audios de todos Spearman , error 34.2 %

29 Gracias

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