换一批摘要帕金森病具有多个亚型,如吞咽困难、震颤和冻结步态等,这些亚型可以帮助医生更好地理解帕金森病的病理机制,方便医生及时调整治疗方案.因此,高效实现帕金森病亚型的识别具有重要的应用价值.由于帕金森病与发音障碍之间有一定的病理联系,并且语音的采集方便、快捷,本文提出了一种基于语音的帕金森病亚型识别方案,将帕金森病亚型识别归结为多标签分类问题,设计了一种多标签分类算法:首先,针对每个亚型选择出其特定特征;接着,从帕金森病语音数据集的特点出发,充分挖掘数据中的相关性信息,包括成对标签相关性信息、高阶标签相关性信息以及标签空间与特征空间相关性信息,进一步提升识别的准确率;最后,将所提算法与多个现有的多标签分类算法在现实帕金森病语音数据集上做对比试验.实验结果显示,所提方法在多个评估指标上表现最好,尤其在F1分数(F1-score)和子集准确率(Subset accuracy)上,分别达到了 91.27%与 89.03%.
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关键词
帕金森病亚型识别语音信号多标签分类相关性信息Parkinson's diseasesubtypes recognitionspeech signalmulti-label classificationrelevance information
栏目名称
DOI
10.20169/j.issn.2095-2163.24033102
发布时间
2026-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
江苏省高校基础科学(自然科学)重大项目（21KJA520003）
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