基于时序卷积网络的早期帕金森多模态检测系统

作     者：周希武 杨明昭 胡殿雷 ZHOU Xiwu;YANG Mingzhao;HU Dianlei

作者机构：淮安市第二人民医院信息科江苏淮安223001 徐州医科大学医学信息与工程学院江苏徐州221000 徐州医科大学基础医学院江苏徐州221000 

基　　金：江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究重大项目(22KJA120002) 徐州市科技计划项目(KC21182) 徐州市科技计划项目(KC22224) 

出 版 物：《计算机测量与控制》 (Computer Measurement &Control)

年 卷 期：2024年第32卷第6期

页      码：71-77页

摘      要：帕金森病是最常见的神经退行性疾病之一,其临床特征与其他神经退行性疾病有重叠,且缺乏明确的病理机制,导致早期诊断检测困难、误诊率高等问题;为了研究有效的早期帕金森病检测方法,深入探索帕金森病发展的时间特征规律,并提高早期帕金森病预测、分析和诊断决策的准确性,设计了一种基于时序卷积网络的早期帕金森病多模态检测系统,为及时发现早期帕金森病提供辅助诊断依据;该系统利用语音、步态和受试者自测数据,采用多元线性池化方法进行多模态融合,结合时间卷积网络和参数共享方式,以提高系统的检测精度并降低过拟合风险;实验测试结果显示,基于时序卷积网络的早期帕金森病检测系统的准确率达到96.22%,在多项评估指标上优于传统的帕金森检测模型,展现出良好的早期帕金森联合检测效果。

主 题 词：帕金森 时序卷积网络 线性池化 多模态 过拟合 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 080201[080201] 

D　O　I：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2024.06.011

馆 藏 号：203128280...