换一批基于绕口令的帕金森病计算机辅助诊断系统的构建
Construction of computer-aided diagnostic system for Parkinson's disease based on tongue twisters
摘要早期诊断对于帕金森病的治疗至关重要,语言障碍是帕金森病早期患者的一个主要症状,为此本文结合中文绕口令的语音特征和经典机器学习模型构建帕金森病计算机辅助诊断系统.通过某医院老年病门诊,以中文绕口令"八百标兵奔北坡,炮兵并排北边跑"为语音素材,采集包括 67 位帕金森病患者和 30 位非帕金森病患者的语音样本;提取每个样本 14 个音节的峰值、峰宽、峰面积、峰距和峰跨的平均值以及语音长度 6 个标志性指标,并结合患者的类别标签,建立帕金森病分类的语音特征集 PPFTT;通过 K-means 聚类、量子聚类、谱聚类、主成分分析 4 种无监督学习算法验证了 PPFTT 在识别帕金森病患者上的有效性;应用 PPFTT 对BP、RF、SVM和 LSTM 这 4 个经典机器学习模型进行训练与评估,结果显示,4 个模型对帕金森病患者的识别准确率分别为 88.42%、91.58%、91.05%和 92.64%,其中LSTM性能最佳;选取 LSTM模型构建基于绕口令的帕金森病计算机辅助诊断系统,测试表明,该系统可以辅助临床医生快速、准确地识别帕金森病早期患者.
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关键词
帕金森病计算机辅助诊断系统语音信号绕口令特征提取机器学习Parkinson's diseasecomputer-aided diagnostic systemphonetic signaltongue twisterfeature extractionmachine learning
DOI
10.3969/j.issn.1674-3644.2024.04.010
发布时间
2024-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（51368055）
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