Nov, 2023

帕金森病的声音生物标志和先进机器学习算法检测：一项综合研究

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TL;DR该研究探索了派金森病患者声音特征变化作为早期疾病预测手段的潜力，使用多种先进的机器学习算法进行综合分析，结果表明 LightGBM 模型在准确率、AUC，敏感度和特异度等指标上表现出色，强调了结合声音生物标志物和先进机器学习技术对于精确及时检测派金森病的重要性。
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发现论文，激发创造
  • 利用机器学习进行早期诊断帕金森病的实验研究

    通过机器学习技术，使用临床特征，声音特征和运动检查等数据，实现对帕金森病的早期检测，并取得了 100％针对 PD 和 RBD 患者的准确分类率，以及对 PD 和 HC 个体的 92％准确分类率。

    Oct, 2023

  • 利用运动症状和机器学习早期检测帕金森病

    本研究旨在利用可穿戴系统，通过机器学习算法分析帕金森症早期症状，挖掘相关生物标志物进行症状监测和早期预测，结果表明通过该方法可获得 91.9% 的预测准确度。

    Apr, 2023

  • 使用多任务神经网络确定帕金森病患者的严重程度

    该论文提出了一种基于深度学习技术的方法，通过语音分析及回归技术能够判断一个人是否患有严重的帕金森症，并预测病情的程度，取得了非常有前景的效果。

    Feb, 2024

  • 应用人工智能和自然语言知识转移进行帕金森病诊断

    本研究提出了一种利用深度学习方法对带有 Parkinson 病的患者的语音记录进行分类的方法，通过对一个预训练自然语言模型 wav2vec 2.0 进行知识转移训练音频分类器，并成功在由智能手机录制的语音记录数据集中实现了 97.92% 的准确度。

    Apr, 2022

  • PD-ADSV：基于语音信号和硬投票集成方法的帕金森病自动诊断系统

    使用 Python 和 Gradio 网页框架，开发了一种基于语音信号的自主系统 PD-ADSV，使用四种机器学习分类器和硬投票集成方法来诊断帕金森病并达到最高准确度。

    Apr, 2023

  • 超越公平：基于声音的无年龄歧视帕金森病检测

    通过使用基于 GradCAM 的特征遮盖和集成模型的新的去偏方法，我们有效提高了早发型帕金森病患者的检测准确率，而不以性能为代价。此外，我们为年轻群体提出了两步检测策略，为潜在早发型帕金森病患者提供实际风险评估。

    Sep, 2023

  • 用于发展基于人工智能的帕金森氏症语音评估的合成数据生成技术（一项比较研究）

    通过深度学习生成技术，本论文探讨了对于核心 AI 系统而言机器学习分类器的准确性的影响，以进一步提高通过声音识别帕金森病的 AI 系统性能。

    Dec, 2023

  • 通过多任务视频分析实现帕金森病在家无障碍检测

    通过分析网络摄像头录制的手指敲击、面部表情（微笑）和语音（说出包含所有字母的句子）的特征，我们训练了一种新颖的基于神经网络的融合架构来检测帕金森病，该模型还使用了蒙特卡洛随机失活来提高预测准确性。这种低成本、便捷的帕金森病筛查方法只需一个带有网络摄像头和麦克风的互联网设备，在有限制性临床专家资源的地区尤其方便。

    Jun, 2024

  • 通过机器学习分析、识别和预测帕金森病亚型和进展

    本篇论文通过结合监督和无监督机器学习方法，识别出不同的亚型，能够准确预测帕金森患者的疾病进展和症状，并探究了病人异质性和个性化干预的潜力。

    Jun, 2023

  • 利用脑电图信号和机器学习技术进行帕金森病诊断的综合研究

    通过分析人类脑电图信号，采用支持向量机分类模型，提出了一种创新的帕金森病诊断方法，该研究通过提高诊断准确性和可靠性增强了模型的性能。

    Apr, 2024