【摘 要】
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作为一种非侵入式诊疗方式,帕金森症患者的语音可用于该病症的早期诊断和跟踪治疗.在基于语音的统一帕金森病评定量表(UPDRS)预测中,现有研究只考虑了性别对预测结果的影响.
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院 南京210003;桂林电子科技大学 广西高校云计算与复杂系统重点实验室 桂林541004;南京邮电大学计算机学院、软件学院 南京210023
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作为一种非侵入式诊疗方式,帕金森症患者的语音可用于该病症的早期诊断和跟踪治疗.在基于语音的统一帕金森病评定量表(UPDRS)预测中,现有研究只考虑了性别对预测结果的影响.为提升基于语音的帕金森症诊疗方案的准确度和有效性,对已有的帕金森症患者语音数据进行回归预测并分析获取数据的内在规律.在此基础上,提出一种使用基于过滤的域适应模型融合方法,该方法考虑了不同患者间病情发展趋势和严重程度的差异性及差异之间的不平衡性,将与待测对象差异较大的已知对象数据过滤,对剩余的数据使用域适应模型融合来构建准确的UPDRS预测模型.将该方法在现实数据集上与现有方法进行了对比,实验结果表明,方法能获得更好的预测性能.
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