神经系统疾病早期筛查及检测方法研究

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现阶段人口老龄化的问题日益加重，神经性系统疾病的发病人数逐年上升，为患者和医生都带来了看病压力。神经性系统疾病的症状普遍具有意识障碍、感知觉障碍、运动障碍等症状，但目前用于检测神经系统疾病的方法普遍会对患者造成创伤，对于移动不便的患者，奔赴医院就医诊断还会带来移动负担。随着信息科技的发展，互联网医疗的逐渐兴起正在一点点的改变医疗生态，越来越多的人探索用全新的技术手段，采用更加便捷，更加高效的方式，达到疾病问诊、病情跟踪、康复训练的目的。本文利用大数据技术，以典型的神经性系统疾病帕金森病为例，探究了帕金森病诊断以及严重程度判断的问题，旨在提供给患者更加便捷、高效的检测方式。本文通过语音识别，以及人脸关键点识别两种方式进行帕金森病诊断方式的研究探讨。首先，对语音、人脸视频数据进行预处理以及特征提取工作，将其转换为可以用于模型构建的数字信息；语音部分使用了目前常用于检测帕金森病的线性及非线性特征，而人脸关键点分析，使用了体现面部表情幅度以及震颤的两大类特征；将诊断问题抽象为分类问题，将病情严重程度抽象为回归问题，分别进行模型的建立和诊断。本文在构建语音分类的模型时，首先将病人进行聚类，随后针对每个类别分别构建模型，进行个性化病情诊断；对数据特征较多的情况，使用了正则的方法进行特征选择；对于人脸关键点时间序列数据，构建了基于时间的长短期记忆模型进行诊断。本文中的语音数据有部分来自网络上的公开数据集，人脸关键点的数据均为来自医院实地采集的数据，另外还结合了以上的方法和模型进行了系统构建，供用户使用。通过实验的验证，进一步证实了可以通过语音以及人脸面部表情将帕金森病人与健康人进行区分。随后介绍了系统功能及架构，将上述所提及的部分算法融入其中，实现应用价值。

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作者
宝颜鹏;
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作者单位

大连理工大学;

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授予单位大连理工大学;
学科计算机科学与技术
授予学位硕士
导师姓名魏小鹏;
年度 2018
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类神经病学与精神病学;肿瘤学;
关键词
神经系统疾病; 早期筛查; 检测;

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