Système d'aide à la décision pour le diagnostic de la maladie de parkinson à partir de la voix

Abstract

Pour assurer un diagnostic fiable d’une maladie, un logiciel de diagnostic aide le médecin à réduire au minimum les erreurs possibles qui peuvent survenir pendant l’étape de diagnostic. Le logiciel analyse les différentes valeurs des paramètres pris en considération pour le dépistage de cette maladie. Le travail que nous présentons dans ce mémoire consiste à développer un système automatique qui permet le diagnostic de la maladie de Parkinson à partir de l’onde acoustique de la voix. Le système développé utilise plusieurs techniques de sélection d’attributs et classifie les sons de la voix en utilisant la méthode Support Vector Machine (SVM). La décision finale consiste à indiquer s’il s’agit d’une voix saine ou parkinsonienne. Nous avons utilisé la base de données « PARKINSON DATASET » pour la validation de notre système. Les mesures de performances utilisées sont : le taux de classification, la matrice de confusion, la courbe ROC et l’aire sous cette courbe « AUC ».