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基于时序卷积网络的早期帕金森多模态检测系统: 收藏
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引用; 《计算机测量与控制》2024年第6期32卷 71-77页; 作者：周希武杨明昭胡殿雷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; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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