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一种面向非平衡步态数据的帕金森病诊断方法  
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【英文篇名】 Diagnostic approach of Parkinson's disease for imbalanced gait data
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【作者】 吴玺; 张永; 陈绪; 许胜强; 王训;
【英文作者】 WU Xi; ZHANG Yong; CHEN Xu; XU Shengqiang; WANG Xun; School of Computer and Information; Hefei University of Technology; Institute of Industry & Equipment Technology; Institute of Intelligent Machines; Chinese Academy of Sciences; Hospital Affiliated to Institute of Neurology; Anhui University of Chinese Medicine;
【作者单位】 合肥工业大学计算机与信息学院; 合肥工业大学工业与装备技术研究院; 中国科学院合肥智能机械研究所; 安徽中医药大学神经病学研究所附属医院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2018年 09期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 步态分析; 非平衡数据; 电子步道系统; 帕金森病; 代价敏感支持向量机;
【英文关键词】 gait analysis; imbalanced data; electronic walkway system; Parkinson's disease; Cost Sensitive Support Vector Machine(CS-SVM);
【摘要】 运动障碍是帕金森病(PD)患者的重要特征,步态信号分析可以为疾病诊断和康复治疗提供有力依据。现实中PD患者数量远小于正常人群,传统的机器学习方法不适合对正例样本数远多于反例的非平衡数据进行分类。为了准确地区分出PD患者和健康人,使用一种代价敏感支持向量机(CS-SVM)的方法来构建PD患者和健康人之间的步态信号分类模型。所有受试者的步态运动学特征数据是采用真实的U型电子步道系统提取的,并将特征数据转化为无量纲的形式来消除身高对时空属性的影响。实验结果表明使用这种CS-SVM方法得到的预测准确率和F-measure值分别达到了94.16%和87.08%,与传统的SVM方法相比性能更优。同时消除身高对时空属性的影响可以大幅提高识别性能,预测准确率和F-measure值分别达到94.81%和88.66%。
【英文摘要】 Dyskinesia is the significant feature of Parkinson's disease patient, therefore the data analysis on parkinsonian gait kinematic parameters can provide a strong basis for disease diagnosis and rehabilitation. The actual number of Parkinson's disease is far less than the normal human. The traditional machine learning methods are not suitable to classify the imbalanced data directly. This paper proposes a Cost Sensitive Support Vector Machine(CS-SVM)approach to distinguish between healthy human and patients w...
【基金】 国家高等学校学科创新引智计划(“111”)(No.B14025); (佛山市科技创新团队资助)可穿戴设备研发创新团队(No.2015IT100095); 广东省科技厅重大项目(No.2016B010108002); 安徽省科技攻关计划项目(No.1501021042,No.1301042215)
【更新日期】 2018-05-11
【分类号】 R742.5;TP181
【正文快照】 1引言帕金森病(PD)是一种锥体外系疾病,也称为运动障碍疾病,主要症状表现为运动迟缓、肌僵直、静止性震颤和姿势不稳。帕金森病造成的运动障碍往往会呈现一种特殊的步态特征,如拖步、慌张步态和步态冻结等[1-2]。临床诊断中,医生通常利用上述步态特征作为帕金森病的诊断线索,因

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