1 Wstęp do sieci neuronowych 5
.1.1 Historia 5
.1.2 Podstawy 5
.1.2.1 Inspiracje biologiczne 5
.1.2.2 Sieci neuronowe 6
.1.2.3 Podstawowe modele neuronów 7
.1.2.3.1 Perceptron 8
.1.2.3.2 Neuron sigmoidalny 9
.1.2.3.3 Neuron Adaline 10
.1.2.4 Sztuczne sieci neuronowe 11
.1.2.5 Typy sieci neuronowych 11
.1.2.5.1 Sieci jednokierunkowe 12
.1.2.5.2 Rekurencyjne sieci neuronowe 14
.1.2.5.3 Sieci komórkowe 15
.1.2.6 Zastosowania sieci neuronowych 16
2 Wstęp do choroby Parkinsona 17
.2.1 Podstawy 17
.2.2 Leczenie i przyczyny powstawania choroby Parkinsona 18
.2.3 Głos ludzki a choroba Parkinsona 18
3 Detekcja choroby Parkinsona przy wykorzystaniu sieci neuronowych 19
.3.1 Metodyka badań 19
.3.1.1 Warunki środowiskowe 19
.3.1.2 Przedmiot badań 20
.3.2 Analiza akustyczna głosu 20
.3.2.1 Podstawowe parametry 21
.3.2.1.1 Jitter 21
.3.2.1.2 Shimmer 21
.3.2.1.3 HNR 21
.3.2.1.4 NHR 21
.3.2.2 Rozkład głosu na parametry akustyczne 21
.3.3 Algorytm detekcji choroby Parkinsona 22
.3.3.1 Opis ogólny 23
.3.3.1.1 Zbiór danych 23
.3.3.1.2 Uczenie sieci 24
.3.3.2 Wykorzystana sieć neuronowa 26
4 Analiza projektu 28
.4.1 Cele projektu 28
.4.2 Możłiwe rozwiązania 28
.4.3 Przegląd podobnych aplikacji 28
5 Projekt aplikacji do detekcji choroby Parkinsona 29
.5.1 Opis funkcjonalny 29
.5.2 Opis strukturalny 30
.5.2.1.1 Aplikacja internetowa 31
.5.2.1.2 Analizator akustyczny głosu 31
.5.2.1.3 Detektor choroby Parkinsona 31
.5.2.1.4 Baza danych 31
.5.2.2 Wykorzystane technologie 32
.5.2.2.1 Oprogramowanie Praat 32
.5.2.2.2 JSP 32
.5.2.2.3 Baza DB2 32
.5.2.2.4 IBM WebSphere Application Server 33
.5.2.2.5 Statistica 33
.5.3 Testowanie działania programu 33
.5.3.1 Poprawność detekcji 33
.5.3.2 Wydajność działania programu 34
6 Podsumowanie i wnioski 34
7 Bibliografia 36