\\

====== Zaproszenie na obronę pracy doktorskiej ======

\\

^  DZIEKAN i RADA WYDZIAŁU ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI, INFORMATYKI i INŻYNIERII BIOMEDYCZNEJ AKADEMII GÓRNICZO-HUTNICZEJ im. ST. STASZICA W KRAKOWIE   ^^
|   zapraszają na \\ publiczną dyskusję nad rozprawą doktorską \\ \\  //mgr inż. Darii Hemmerling//   ||
|  **Wykorzystanie sygnału mowy jako źródła informacji diagnostycznej, kontrolnej i prognostycznej w wybranych problemach medycznych związanych z otolaryngologią **  ||
^  Termin:| 26 lutego 2019 roku o godz. 11:00  |
^  Miejsce:| pawilon B-1, sala 4 \\ Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków  |
^  PROMOTOR:| prof. zw. dr hab. inż. Janusz Gajda -- Akademia Górniczo-Hutnicza  |
^  RECENZENCI:| prof. zw. dr hab. Zbisław Tabor -- Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki  |
^ ::: | dr hab. inż. Ireneusz Jabłoński, prof. PWr -- Politechnika Wrocławska  |
|  Z rozprawą doktorską i opiniami recenzentów można się zapoznać \\ w Czytelni Biblioteki Głównej AGH, al. Mickiewicza 30  ||

\\

====== Streszczenie ======

**Wykorzystanie sygnału mowy jako źródła informacji diagnostycznej, kontrolnej 
i prognostycznej w wybranych problemach medycznych związanych z otolaryngologią **
\\ 
\\ 
//mgr inż. Daria Hemmerling //
\\ 
\\ 
**Promotor:** prof. dr hab. inż. Janusz Gajda  \\ 
**Dyscyplina:** Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna \\ 
\\ 
\\ 
W niniejszej rozprawie przedstawiono możliwości wykorzystania metod przetwarzania i analizy sygnału mowy oraz stosowanych narzędzi, metod klasyfikacji oraz regresji w kontekście podejmowania decyzji terapeutycznych związanych z dysfunkcją narządu głosu oraz wybranymi schorzeniami neurologicznymi. Głównym celem pracy było przeprowadzenie badań zmierzających do ustalenia, w jakim stopniu zmiany w sygnale mowy, dające się wykryć i ilościowo określić na podstawie analiz fonetyczno-akustycznych tego sygnału, mogą być źródłem informacji diagnostycznej, prognostycznej i kontrolnej, przy rozwiązywaniu niektórych problemów związanych z wybranymi chorobami w otolaryngologii. Uzyskane wyniki posłużyły do stworzenia systemu, którego celami były: automatyczna detekcja chorób laryngologicznych, prognoza postępu choroby Parkinsona, estymacja punktacji w skali UPDRS opisującej nasilenie objawów choroby Parkinsona. Dane niezbędne do zrealizowania wymienionych celów pracy zostały pozyskane z dwóch źródeł: z bazy Saarbruecken Voice Database zawierającej nagrania osób, których ojczystym językiem był język niemiecki oraz bazy nagrań pacjentów cierpiących z powodu choroby Parkinsona zarejestrowanych w ramach współpracy z Krakowskim Szpitalem Specjalistycznym im. Jana Pawła II mówiących w języku polskim. Opis sygnału mowy w postaci wektora parametrów akustycznych oraz wykorzystanie metod uczenia maszynowego pozwoliło na poszukiwanie w sygnale charakterystycznych symptomów diagnostycznych wskazujących na obecność określonej choroby laryngologicznej lub jej braku oraz dodatkowo na monitorowanie przebiegu choroby Parkinsona w sposób automatyczny. Wyniki analizy akustycznej zostały skorelowane z klinicznym opisem rozpoznania wybranych chorób i ich stopnia zaawansowania. W rezultacie możliwe było stworzenie oprogramowania wspomagającego pracę lekarza-klinicysty w zakresie diagnostyki, monitorowania terapii wraz z ilościową oceną postępu procesu leczenia oraz prognozą skutków tej terapii.  
\\ 
\\
Pełny tekst rozprawy: {{:2019:hemmerling:praca.pdf|}} 
\\
\\

====== Ważniejsze publikacje autora rozprawy ======

  - Daria Hemmerling, Andrzej Skalski i Janusz Gajda: Voice data mining for laryngeal pathology assessment. //Computers in Biology and Medicine 69 (2016)//, s. 270–276.
  - Daria Panek, Andrzej Skalski i Janusz Gajda: Quantification of linear and non-linear acoustic analysis applied to voice pathology detection. //Information Technologies in Biomedicine 4.2014 (2014)//, s. 355–364.
  - Daria Panek i in.: Acoustic analysis assessment in speech pathology detection. //International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 25.3 (2015)//, s. 631–643. 
  - Daria Panek: Ocena parametrów analizy akustycznej w detekcji patologii mowy. //Przegląd Elektrotechniczny, 90.5 (2014)//. 
  - Daria Panek, Andrzej Skalskii Janusz Gajda: Wpływ długości fonacji na ilość informacji zawartej w sygnale głosu ludzkiego. //Przegląd Elektrotechniczny 91.5 (2015)//, s. 57–59. 
  - Daria Panek, Andrzej Skalski i Janusz Gajda: Voice pathology detection by fuzzy logic. //Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC), 2015 IEEE International. IEEE. 2015//, s. 289–293. 
  - Daria Hemmerling i in.: Automatic Detection of Parkinson’s Disease Based on Modulated Vowels. //InterSpeech. 2016//, s. 1190–1194. 
  - Daria Panek, Andrzej Skalski, Tomasz Zieliński, Dimitar Deliyski: Voice pathology classification based on high-speed videoendoscopy. //EMBC 2015, annual international conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society : August 25–29 2015, Milano, Italy//. 
  - Daria Hemmerling: Voice pathology distinction using autoassociative neural. //EUSIPCO2017, 25th European Signal Processing Conference : 28 August - 2 September 2017, Kos Island.//
\\

====== Recenzje ======
  * prof. dr hab. Zbisław Tabor, Politechnika Krakowska {{:2019:hemmerling:hemmerling_recenzja_1.pdf|Recenzja nr 1}}
  * dr hab. inż. Ireneusz Jabłoński, Politechnika Wrocławska {{:2019:hemmerling:hemmerling_recenzja_2.pdf|Recenzja nr 2}}
\\