J. Minelgos daktaro disertacijos „Skaitinio intelekto metodai neinvazinei gerklų ligų diagnostikai“ gynimas

Autorius, institucija: Jonas Minelga, Kauno technologijos universitetas

Mokslo sritis, kryptis: technologijos mokslai, informatikos inžinerija – 07T

Mokslinis vadovas – prof. habil. dr. Antanas Verikas (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija – 07T).

Informatikos inžinerijos mokslo krypties daktaro disertacijos gynimo taryba:
prof. dr. Robertas Damaševičius (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija – 07T) – pirmininkas,
doc. dr. Nikolaj Goranin (Vilniaus Gedimino technikos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija – 07T),
prof. dr. Rytis Maskeliūnas (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija – 07T),
prof. dr. Alfonsas Vainoras (Lietuvos sveikatos mokslų universitetas, biomedicinos mokslai, medicina – 06B),
Dr. Marcin Wozniak (Silezijos technologijos universitetas, Lenkija, technologijos mokslai, informatikos inžinerija – 07T).

Su disertacija galima susipažinti Kauno technologijos universiteto (K. Donelaičio g. 20, Kaunas) bei Vilniaus Gedimino technikos universiteto (Saulėtekio al. 14, Vilnius) bibliotekose.

Anotacija:

Daktaro disertacijoje analizuojami ir pasiūlomi metodai neinvazinei gerklų ligų diagnostikai atlikti. Siekiama pagerinti klasifikavimo tikslumą aptinkant balso patologiją naudojant tokius balso signalo parametrus, kaip Mel skalės dažnių juostos, autokoreliacijos koeficientai, signalų dažnio gaubtinės forma bei paciento apklausos duomenis, tokius kaip lytis, amžius, rūkymo ypatumai, balso kokybės saviįvertinimas ir kt. Darbe pasiūlomas nuo duomenų priklausantis atsitiktinių miškų metodas garso signalo parametrams ir asociacijų taisėklėmis paremtas metodas apklausos duomenims klasifikuoti. Klasifikavimo rezultatų, gautų naudojant garso ir apklausos duomenis tiek kartu, tiek atskirai, palyginimas parodė, jog abiejų tipų duomenų naudojimas kartu leidžia pasiekti didžiausią tikslumą. Atlikti eksperimentai taip pat atskleidė jog balso patologija gali būti sėkmingai aptikta naudojant vien apklausos duomenis, o pasiūlytas nuo duomenų priklausančio atsitiktinio miško metodas leido pasiekti statistiškai reikšmingą kalsifikavimo tikslumo padidėjimą.