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基于机器学习的计算机辅助帕金森疾病分类预测研究综述
1
作者
温金玉
方美娥
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期1065-1079,共15页
帕金森疾病(PD)是世界卫生组织认定的十大疑难病症之一,对患者和家庭造成巨大负担。目前,治疗只能在一定程度上缓解临床症状,无法完全治愈。因此,早期辅助诊断对PD患者有着十分重要的现实意义。本研究综合分析了国内外PD分类预测的计算...
帕金森疾病(PD)是世界卫生组织认定的十大疑难病症之一,对患者和家庭造成巨大负担。目前,治疗只能在一定程度上缓解临床症状,无法完全治愈。因此,早期辅助诊断对PD患者有着十分重要的现实意义。本研究综合分析了国内外PD分类预测的计算机辅助诊断技术,并梳理了利用机器学习模型辅助早期检测PD的研究工作,以指导早期干预和防止病情进展。常用的预测方法包括数据预处理、特征选择和分类。在数据量较大或数据复杂性较高的情况下,传统机器学习方法不具优势,因此采用深度学习或改进的机器学习方法更有助于提高预测准确度。此外,PD患者合并认知能力障碍的脑结构影像诊断也备受关注。认知功能障碍研究是有一个相对渐进的过程,早期筛查并尽早进行相关干预显得十分必要。未来的研究应深入挖掘基于机器学习方法的计算机辅助诊断技术,将其应用于PD的早期分类预测,以提高医生诊断准确率和提升诊疗质量。
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关键词
帕金森疾病
计算机辅助诊断
疾病预测
进展预测
机器学习
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题名
基于机器学习的计算机辅助帕金森疾病分类预测研究综述
1
作者
温金玉
方美娥
机构
广州大学计算机科学与网络工程学院
元宇宙研究院
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期1065-1079,共15页
基金
国家自然科学基金项目(62072126)。
文摘
帕金森疾病(PD)是世界卫生组织认定的十大疑难病症之一,对患者和家庭造成巨大负担。目前,治疗只能在一定程度上缓解临床症状,无法完全治愈。因此,早期辅助诊断对PD患者有着十分重要的现实意义。本研究综合分析了国内外PD分类预测的计算机辅助诊断技术,并梳理了利用机器学习模型辅助早期检测PD的研究工作,以指导早期干预和防止病情进展。常用的预测方法包括数据预处理、特征选择和分类。在数据量较大或数据复杂性较高的情况下,传统机器学习方法不具优势,因此采用深度学习或改进的机器学习方法更有助于提高预测准确度。此外,PD患者合并认知能力障碍的脑结构影像诊断也备受关注。认知功能障碍研究是有一个相对渐进的过程,早期筛查并尽早进行相关干预显得十分必要。未来的研究应深入挖掘基于机器学习方法的计算机辅助诊断技术,将其应用于PD的早期分类预测,以提高医生诊断准确率和提升诊疗质量。
关键词
帕金森疾病
计算机辅助诊断
疾病预测
进展预测
机器学习
Keywords
Parkinson’s disease
computer-aided diagnosis
prediction of disease
progress prediction
machine learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
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1
基于机器学习的计算机辅助帕金森疾病分类预测研究综述
温金玉
方美娥
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023
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