L. Salvador Bernardo daktaro disertacijos „Dirbtinio intelekto principais pagrįstos parkinsono ligos nustatymo metodikos“ gynimas

Autorius, institucija: Lucas Salvador Bernardo, Kauno technologijos universitetas

Mokslo sritis, kryptis: technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007

Mokslinis vadovas: prof. dr. Robertas Damaševičius (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)

Mokslinis konsultantas: prof. dr. Victor Hugo de Albuquerque (Federalinis Ceara universitetas, Brazilija, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)

Informatikos inžinerijos mokslo krypties disertacijos gynimo taryba:
prof. dr. Arnas Kačeniauskas (Vilniaus Gedimino technikos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007) – pirmininkas
prof. habil. dr. Piotr Artiemjew (Varmijos Mozūrų universitetas Olštyne, Lenkija, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)
prof. dr. Diana Kalibaitienė (Vilniaus Gedimino technikos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)
prof. dr. Simona Ramanauskaitė (Vilniaus Gedimino technikos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)
prof. dr. Aušra Saudargienė (Vytauto Didžiojo universitetas, gamtos mokslai, informatika, N009)

Su disertacija galima susipažinti Kauno technologijos universiteto bibliotekoje (Gedimino g. 50, Kaunas).

Disertacijos gynimas vyks Kauno technologijos universiteto Rektorato salėje (K. Donelaičio g. 73-402, Kaunas).

Anotacija: Parkinsono liga (PL), dažniausias judėjimo sutrikimas ir antra pagal dažnumą neurodegeneracinė liga po Alzheimerio ligos, paveikia 2–3% vyresnių nei 65 metų amžiaus pasaulio gyventojų. Pagrindiniai Parkinsono ligos motoriniai simptomai atsiranda dėl dopaminerginių neuronų degeneracijos smegenų srityje, vadinamoje Substantia Nigra. Nepaisant technologijų ir sveikatos priežiūros pažangos, nėra konkretaus tyrimo Parkinsono ligai diagnozuoti ar vaisto jai išgydyti. Vis dėlto ankstyva diagnozė gali reikšmingai pagerinti pacientų gyvenimo kokybę, leidžiant taikyti gydymą, kuris lėtina ligos progresavimą ir mažina neuronų nykimą. Kaip progresuojantis neurologinis sutrikimas, PL dažnai pasireiškia subtiliais simptomais ankstyvose stadijose, kuriuos lengva praleisti arba klaidingai diagnozuoti kaip kitas ligas, pavyzdžiui, drebulį esant ramybės būsenoje. Dirbtinio intelekto (DI) technologijų, ypač konvoliucinių neuroninių tinklų ir giluminio mokymosi metodų, taikymas atveria perspektyvią galimybę Parkinsono ligos diagnostikai, analizuojant sudėtingus Parkinsono ligos požymių duomenų rinkinius, taip sumažinant stebėjimo klaidas. Šiame darbe siekta sukurti visapusiškus automatizavimo metodus, skirtus įvairiems Parkinsono ligos simptomams aptikti. Metodai apėmė nuo ranka pieštų spiralinių piešinių analizės iki klavišų paspaudimo stiprumo vertinimo, siekiant paspartinti ligos diagnostikos procesą ir pagerinti tikslumą.