通过使用手写和语音数据集来检测帕金森病的机器学习和深度学习算法

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 计算机科学 计算机科学
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 帕金森病 (PD) 是一种常见的神经退行性疾病,需要早期诊断才能有效治疗.
• 准确的PD诊断对于个性化干预和改善患者结果至关重要.
• 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 为疾病诊断提供了先进的计算方法.

研究的目的:

• 审查ML和DL在诊断帕金森病中的当前应用.
• 分析ML和DL算法对语音,手写和波螺旋数据集的有效性.
• 探索ML/DL在识别PD生物标志物和提高诊断准确性的潜力.

主要方法:

• 对用于PD诊断的ML和DL技术进行系统审查.
• 对特定数据集 (语音,手写,波旋) 的各种ML和DL算法 (分类器) 的评估.
• 分析PD检测中使用的数据格式和常见的ML/DL方法.

主要成果:

• ML和DL技术在改善帕金森病诊断的准确性方面具有显著的潜力.
• 使用ML / DL算法分析语音,手写和波旋数据显示了PD检测有希望的结果.
• 通过ML/DL方法识别潜在的生物标志物为早期诊断提供了新的途径.

结论:

• ML和DL是推动帕金森病诊断的强大工具,有助于临床决策.
• 本综述为人工智能驱动的PD检测未来研究提供了全面的概述和路线图.
• 预计基于ML/DL的工具的进一步开发将改善帕金森病管理中的患者结果.