【摘 要】
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注意力缺陷与多动障碍(ADHD:Attention Deficit and Hyperactivity Disorder)是儿童期常见的精神障碍,该病发病率高、危害大,早发现,早治疗对疾病的预后非常重要.目前,该病的
【机 构】
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四川大学生物医学工程学院,四川成都,610000;四川大学华西心理卫生中心,四川成都,61000
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注意力缺陷与多动障碍(ADHD:Attention Deficit and Hyperactivity Disorder)是儿童期常见的精神障碍,该病发病率高、危害大,早发现,早治疗对疾病的预后非常重要.目前,该病的诊断主要依靠医生的问诊和精神检查,症状的评估受主观影响大,缺乏客观的评判指标,容易导致误诊和漏诊.ADHD患儿的语言包含着丰富的疾病信息,为客观诊断提供了有力的支持.基于对ADHD患者语言特点的研究,本文提出了基于语音信号处理技术的ADHD自动识别算法.结合支持向量机(support vector machines,SVM)分类器,实现了ADHD的自动诊断.实验结果表明,对于未接受治疗的ADHD患者与正常对照组,系统识别准确率为86.21％,召回率为91.67％,响应速度1.16s.
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