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Differences in drawing structure between Parkinson's disease and age-matched controls
a computational image analysis approach
Marlene Simon
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Psychologie
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Psychologie
Betreuer*in
Matthew Pelowski
DOI
10.25365/thesis.80717
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-28957.89248.910689-0
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Morbus Parkinson (MP) ist nicht nur durch motorische Beeinträchtigungen gekennzeichnet, sondern geht auch mit Veränderungen des visuomotorischen Zusammenspiels und der Wahrnehmungsverarbeitung einher. Während frühere Studien vor allem Handschriftanomalien sowie vereinzelte Veränderungen im künstlerischen Verhalten beschrieben haben, ist bislang kaum untersucht worden, ob MP die strukturellen Eigenschaften freier Zeichnungen systematisch beeinflusst. Ziel der vorliegenden Masterarbeit war es daher zu prüfen, ob sich Zeichnungen von Personen mit MP in objektiven bildbasierten Merkmalen von denen altersgleicher gesunder Kontrollpersonen (HC) unterscheiden. An der Studie nahmen 62 Personen mit idiopathischem MP, 69 altersgematchte Kontrollpersonen sowie 57 jüngere Studierende als zusätzliche Vergleichsgruppe teil. Alle Teilnehmenden bearbeiteten eine Cue-basierte Zeichenaufgabe. Die entstandenen Zeichnungen wurden mithilfe eines computergestützten Bildanalyse-Frameworks (Aesthetic Toolbox) ausgewertet, das 24 strukturelle Bildmerkmale extrahierte, darunter Kontrast, Symmetrie, räumliche Verteilung, fraktale Organisation und frequenzbasierte Eigenschaften. Zur Analyse wurden multivariate Verfahren, eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) sowie eine gradientenverstärkte maschinelle Klassifikation eingesetzt. Die Ergebnisse zeigten signifikante Unterschiede zwischen MP- und HC-Teilnehmenden in Merkmalen der globalen Symmetrie, räumlichen Organisation und multiskaligen Struktur, während die Gesamtkomplexität weitgehend erhalten blieb. Die maschinelle Klassifikation unterschied jüngere von älteren Teilnehmenden mit hoher Genauigkeit; zwischen MP- und HC-Zeichnungen zeigte sich eine moderate, aber statistisch überzufällige Abgrenzbarkeit. Analysen der Merkmalsbedeutung ergaben, dass insbesondere fraktale und frequenzbasierte Kennwerte zur Gruppenunterscheidung beitrugen. Diese Ergebnisse weisen darauf hin, dass MP mit subtilen, aber systematischen Veränderungen in der strukturellen Organisation von Zeichnungen verbunden ist. Computergestützte Bildanalysen bieten damit einen objektiven und reproduzierbaren Ansatz zur Erfassung visuomotorischer Veränderungen bei neurodegenerativen Erkrankungen, der über subjektive Beurteilungen hinausgeht.
Abstract
(Englisch)
Parkinson’s disease (PD) is associated not only with motor impairments but also with alterations in visuomotor integration and perceptual processing. While prior research has documented handwriting abnormalities and anecdotal changes in artistic behavior, little is known about whether PD systematically alters the structural properties of free drawings. The present study examined whether drawings produced by individuals with PD differ from those of age-matched healthy controls (HC) in objective, image-based features. 62 individuals with idiopathic PD, 69 age-matched controls, and 57 younger student controls completed a cue-based drawing task. Drawings were analyzed using a computational image-analysis framework (Aesthetic Toolbox) that extracted 24 structural features capturing contrast, symmetry, spatial distribution, fractal organization, and frequency-domain properties. Multivariate statistics, principal component analysis (PCA), and gradient-boosted machine-learning classification were applied. Results revealed significant group differences between PD and HC participants in features related to global symmetry, spatial organization, and multiscale structure, whereas overall complexity remained largely preserved. Machine-learning classification distinguished younger participants from older groups with high accuracy, while PD and HC drawings showed moderate but above-chance separability. Feature-importance analyses indicated that fractal and frequency-based measures contributed most strongly to classification. These findings demonstrate that PD is associated with subtle but systematic alterations in the structural organization of drawings. Computational image analysis provides a reproducible framework for quantifying visuomotor changes in neurodegenerative conditions beyond subjective evaluation.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Morbus Parkinson
Schlagwörter
(Englisch)
Parkinson's disease Computational image analysis Age-matched Low-level structure Drawings Multivariate analysis Machine learning
Autor*innen
Marlene Simon
Haupttitel (Englisch)
Differences in drawing structure between Parkinson's disease and age-matched controls
Hauptuntertitel (Englisch)
a computational image analysis approach
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
122 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Matthew Pelowski
Klassifikation
77 Psychologie > 77.31 Kognition
AC Nummer
AC17820181
Utheses ID
79849
Studienkennzahl
UA | 066 | 840 | |