帕金森病诊断

作品数：151被引量：577H指数：11
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机器学习在帕金森病诊断中的应用研究被引量：3
《电子科技大学学报》2024年第2期315-320,共6页李西 姜孟 
四川外国语大学重点项目(sisu202002);成都师范学院校级科研项目(CS22XMPY0118)。
机器学习是医学人工智能的研究热点和重点之一。针对神经退行性帕金森病(Parkinson’s Disease, PD)的早期诊断,现有的临床评分量表具有一定的主观性和局限性。该文报告了基于行为(语音、步态、书写)、电生理(脑电)、影像组学(核磁共振...
关键词：帕金森病 机器学习 人工智能 诊断 
基于CNN和表情识别技术的帕金森病诊断多任务学习研究被引量：1
《计算机应用与软件》2023年第11期163-169,265,共8页毛政翔 章思远 肖世明 黄伟 
国家自然科学基金项目(61862043);江西省自然科学基金重点项目(20181ACB20006)。
针对帕金森病患者筛查这一问题,提出一种基于卷积神经网络和面部表情识别技术的帕金森病患者识别的多任务学习网络模型(Densely connected multi-scale convolutional network,DMSNet),该模型主要采用密集连接网络和多尺度卷积核结构。...
关键词：卷积神经网络 图像识别 表情识别 帕金森病筛查 DMSNet 
基于深度学习的帕金森病诊断
《计算机工程与设计》2021年第8期2334-2340,共7页谭言丹 赵阳洋 赵光财 
为实现对帕金森病进行自动诊断,对基于Spiral和Meander手绘图的CNN和CapsNet的PD诊断方案进行研究。图像预处理过程保留了色彩信息,模型可以学习笔划压力、速度等特征。实验结果表明,CapsNet和CNN分别是基于Spiral和Meander的最优诊断...
关键词：帕金森病 胶囊网络(CapsNet) 卷积神经网络(CNN) 深度学习 手绘图 
基于AdaBoost特征选择和XGBoost的帕金森病诊断被引量：1
《信息技术》2020年第9期124-128,共5页谭言丹 赵阳洋 赵光财 
为实现准确的帕金森病(PD)早期诊断,文中提出基于语音信号的集成学习诊断方法。基于AdaBoost的特征筛选方式被设计来获得最优目标特征子集,其中过多的弱分类器能习得更多目标特征,而计算复杂度和更多不相关特征被习得的风险也随之增加...
关键词：帕金森病 语音数据集 集成学习 ADABOOST XGBoost 
基于多维筛分类器的可视化帕金森病诊断被引量：4
《燕山大学学报》2010年第2期180-184,共5页张涛 洪文学 李铭婷 赵勇 孟辉 
国家自然科学基金资助项目(60904100)
针对目前基于模式识别的语音障碍帕金森病诊断可解释性差、可推广性差的问题,本文提出基于多维筛分类器的可视化帕金森病诊断。该分类器具有全程可视化的特点,在保证诊断精度的同时,可以将特征进行可视化表示。可视化的引入不但使操作...
关键词：多维筛 帕金森病 可视化模式识别 知识发现 
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