Franziska Rau:
Automatisierte Klassifikation digitalisierter Spiralzeichnungen zur Erkennung von Parkinson
Kurzbeschreibung
Parkinson ist neben Alzheimer eine der häufigsten neurodegenerativen Erkrankungen,die einen erheblichen Teil der älteren Bevölkerung betrifft. Die Ursachen der Parkinson-Krankheit sind noch weitgehend unerforscht und selbst frühe Symptome können leicht unentdeckt bleiben. Eines der ersten Symptome ist Tremor in verschiedenen Gliedmaßen, insbesondere der Hände in Ruhelage. Dies hat zur Folge, dass sich auch die Handschrift verschlechtert, was durch Änderungen kinematischer Eigenschaften, wie Geschwindigkeit und Beschleunigung, gekennzeichnet ist.
Je nachdem, wie weit die Krankheit fortgeschritten ist, ist der Tremor mehr oder weniger stark und Abweichungen in Zeichnungen werden deutlicher. Aufgrund von Bradykinesien benötigen Menschen, die an der Parkinson-Krankheit leiden, länger um Zeichnungen zu erstellen.
Da in den meisten Fällen mit frühen Anzeichen einer Parkinson-Krankheit keine eindeutigen Diagnosen gestellt werden können, kann eine computergestützte Klassifikation hilfreich sein.
In dieser Arbeit benutze ich Tablet generierte und digitalisierte Daten von 77 Probanden, von denen 62 an Parkinson erkrankt sind. Die Probanden wurden gebeten verschiedene Tests zu absolvieren, in denen Spiralen nachgezeichnet werden sollten. Die aufgezeichneten Daten habe ich benutzt, um gesunde und an Parkinson erkrankte Teilnehmer zu klassifizieren, dazu habe ich verschiedene Attribute generiert, die auch Auskunft über bestimmte Symptome geben können. Anschließend habe ich eine Attributauswahl vorgenommen und dann ein Random Forest Modell pro Test erstellt.
Ich habe eine 5-fache Kreuzvalidierung vorgenommen, bei der die Klassen im Trainings- und Testdatensatz prozentual ungefähr gleich wie im Original Datensatz verteilt sind. Danach habe ich die Ergebnisse evaluiert und mit AUC-Werten von 0.88 und 0.95, sowie Cohen’s Kappa von 0.76 und 0.73 gute Ergebnisse erhalten.
Digitale Daten von Zeichnungen können derzeit keine eindeutige Diagnose ersetzen. Meine Untersuchungen haben jedoch ergeben, dass sie eine gute Möglichkeit bieten, Symptome einer Parkinson-Erkrankung zu erkennen und ärztliche Diagnosen zu unterstützen.