【摘 要】
：
帕金森病是目前第二大神经退行性疾病,主要表现为震颤、运动迟缓、步态冻结等运动症状,严重影响患者生活质量。大量研究认为通过正确的治疗能够延缓病情发展速度,神经科医生根据帕金森综合评分量表（UPDRS）结合患者临场表现和回忆性描述,对患者病情进行综合评估并给与合适的治疗方案,但是该方式无法对离院环境下的病人进行监控,医生难以了解患者病情的变化。近年来出现了大量通过可穿戴设备的对患者病情进行检测或者量化
论文部分内容阅读
帕金森病是目前第二大神经退行性疾病,主要表现为震颤、运动迟缓、步态冻结等运动症状,严重影响患者生活质量。大量研究认为通过正确的治疗能够延缓病情发展速度,神经科医生根据帕金森综合评分量表（UPDRS）结合患者临场表现和回忆性描述,对患者病情进行综合评估并给与合适的治疗方案,但是该方式无法对离院环境下的病人进行监控,医生难以了解患者病情的变化。近年来出现了大量通过可穿戴设备的对患者病情进行检测或者量化的研究,但是很少有工作通过单个可穿戴设备对患者病情进行整体病情评估。本课题针对该问题,本文工作和贡献如下:（1）针对难以对患者做整体病情评估问题,提出了一种多活动融合建模策略,并且通过不同活动片段交叉融合,极大地提升了数据量,并增加了特征空间的连续性;（2）根据传统机器学习和深度学习方法的优缺点以及数据本身特点,提出了一种多特征融合方法,即时域特征+频域特征+患者基础信息特征+CNN特征图,该方式可以互补优劣,更加完整的表达了数据信息;（3）根据数据本身特点设计了一个2D-CNN网络结构,减小参数量的同时能学习到更加鲁棒性的特征,并且引入了一个标签平滑损失,用于减小模型受到标签噪声的干扰;（4）设计了6个实验方案,验证了多活动融合建模、多特征融合、自定义2DCNN架构和标签平滑的有效性。并和8个先前的工作进行了对比,结果证明了我们提出的多活动多特征融合CNN算法的有效性;（5）结合前人研究工作,设计一套易于实行的PD患者活动数据采集方案用于数据采集。并在16个月时间里,采集了40名帕金森患者和40名健康人的18个活动数据。
其他文献
长期以来,癌病在全球内严重危害人体健康,其发生率和致死率一直居高不下。在实际临床治疗中,组织病理学检验始终是治疗肿瘤最直接、准确的。但是,组织病理图像诊断需要病理学家在高倍率下观察细胞的结构变换,这要求病理学家具有极高的水平,国内的高水平的病理学家极度匮乏。近年来,人工智能技术在医学影像领域的许多方面取得了惊人的成就,组织病理图像的智能诊断也取得了巨大进步。现有的一些研究通常依赖于病理学家对病患区
从1976年开始出现的“埃博拉”病毒,到2003年流行的“非典”病毒,再到2019年大范围传播的新型冠状病毒,全球由于感染传染病病毒导致的死亡率持续增加,严重危害着人类的健康,病毒基因序列的研究成为生物信息学领域研究的热点。基因序列是由四种碱基组成的功能序列,存储着生物的遗传信息,在生物的起源和进化中有着至关重要的作用。病毒在传播的过程中会发生基因突变,致使某些碱基发生变化,从而给病毒基因序列的研
近几年,得益于数据,算法,算力等要素的提高,人工智能由技术理论向产品应用迈进,不断向各行各业进行渗透,重塑传统行业模式,赋能产业升级,人类社会向智能社会迈进。这期间,计算机软件需求复杂化,规模持续扩大化,需求变更愈加频繁不定,对大型复杂系统的重构效果也不尽如人意。因此,对软件或驱动等应用程序的需求进行正确的分类已成为软件工程的一项基本任务。软件需求文本分类不仅有助于软件开发前期的分析参考,也有助于
物联网（Internet of Things,Io T）在近年来发展迅速的同时,针对物联网基础设施、应用程序和终端设备的攻击也显著增加。恶意软件作为物联网中最主要的威胁,常导致个人隐私数据泄露、物联网设备遭遇僵尸网络攻击等问题。设计有效的恶意软件检测机制,对保障物联网的安全具有重要的意义和价值。自2015年微软恶意软件检测挑战竞赛之后,人工智能驱动的恶意软件检测技术取得了显著的进展,检测准确率日趋
我国已经全面进入5 G时代,与过去相比,我们具备了快速传送海量数据的良好条件。情绪分类被广泛地运用于股票市场分析、消费者心理分析、企业市场需求分析等各个方面,并与人们的日常生活紧密相连。对于粗粒度语句级情感分类模型,本文提出了多类型词嵌入融合的联合训练模型。在词嵌入上,与之前Bert GCN单纯使用Bert及其衍生模型作为词嵌入表征文本,本文为每个数据集补充了Glove词嵌入,扩充了模型的词嵌入类
近年来,我国公路交通事业飞速发展,汽车保有量逐年增多。高速公路凭借“贷款修路,收费还贷”的模式快速发展,同时,这也让收费站变得不可或缺。然而,在车流量比较大时,在收费站停车收费很容易导致交通拥堵。收费站成为限制高速路通行效率的瓶颈,严重影响着人们的出行体验。ETC的推广提高了收费效率,在一定程度上缓解了收费站的交通拥堵现象。与此同时,也出现了各种恶意逃费行为,严重扰乱交通秩序。因此,研究设计一种可
ETC（Electronic Toll Collection,电子不停车收费）是当前我国重要的交通基础设施,也是ITS（Intelligent Transportation System,智能交通系统）关键的构成部分之一,但现有的ETC系统效率低下,存在车辆逃费等问题。由于区块链的可追溯性和抗篡改性,区块链与ETC系统的结合是解决上述问题的可行途径。然而,传统区块链（如比特币和以太坊）能耗高、效率
为了控制干法腈纶纤维的染色性能，研究了聚合工艺对干法腈纶染色性能的影响。基于聚合引发体系、游离酸生成、端基滴定度及聚合物受热等因素进行研究，介绍了干法腈纶的聚合反应机理以及聚合工艺对纤维染色性能的影响。
微波光子移相与相位编码信号生成技术作为雷达系统中不可或缺的关键技术,可以灵活控制波束指向,提高探测距离和距离分辨率,有效解决了传统电子技术存在的“电子瓶颈”问题。然而,随着高频电磁频谱的不断开发和使用,目前已有的光子移相与相位编码信号生成方案存在功能比较单一、无法实现频率大范围可调等问题,不能很好地满足未来高频率、大带宽、多功能、低损耗雷达系统的需求。因此,本文主要针对基于电光外调制的光子移相与相
聚类作为数据挖掘领域的重要分支,广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统、相关性分析等诸多领域。传统的聚类算法主要是以单机的形式挖掘有效信息,这种方式随着数据量的不断增长,会受到计算机性能、内存等方面的制约,难以满足当今海量数据的聚类需求。分布式计算框架为传统的单机版聚类算法提供了一种较为有效的解决途径,利用统一化集群提升机器的计算和存储能力,使聚类算法不再受限于数据规模、计算资源等限制。但是目