【摘 要】
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为降低临床上诊断帕金森病对量表和穿戴设备仪器及医生临床经验的过度依赖,为PD患者在诊断方法上提供新的思路.采用信号处理方法对数据集MDVR-KCL提取包含周期变化、峰值变化及谐波信噪比3大类、12个复杂语音特征形成一维向量数据集.采用传统的决策树和残差神经网络分类方法进行训练和测试,通过对比实验,发现可以有效解决因神经网络加深而准确率下降问题的残差神经网络能够有效的区分PD患者和健康人,取得了97.3％的准确率.
【机 构】
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安徽中医药大学 医药信息工程学院,安徽 合肥230012
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为降低临床上诊断帕金森病对量表和穿戴设备仪器及医生临床经验的过度依赖,为PD患者在诊断方法上提供新的思路.采用信号处理方法对数据集MDVR-KCL提取包含周期变化、峰值变化及谐波信噪比3大类、12个复杂语音特征形成一维向量数据集.采用传统的决策树和残差神经网络分类方法进行训练和测试,通过对比实验,发现可以有效解决因神经网络加深而准确率下降问题的残差神经网络能够有效的区分PD患者和健康人,取得了97.3％的准确率.
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