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一种基于语音信号的帕金森患者UPDRS得分预测方法
- 专利权人:
- 大连大学
- 发明人:
- 张强,张建新,徐伟风,魏小鹏
- 申请号：
- CN201710816581.X
- 公开号：
- CN107609588A
- 申请日:
- 2017.09.12
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于语音信号的帕金森患者UPDRS得分预测方法。包括如下步骤:首先,基于大量的语音信号特征数据,分别使用三种特征选择方法选择语音信号特征,获得三组特征子集;其次,采用绝对多数投票法将三组特征子集进行集成,集成后的特征子集为最终特征子集;然后,将最终特征子集作为聚类算法k‑means的输入,将相似的帕金森患者聚在一起,利用肘部法则及轮廓系数确定聚类的数目;最后,利用相似患者构建个性化预测模型,为每个帕金森患者定制预测方法,根据帕金森患者语音信号的特征,选择对应的回归算法。本发明采用集成特征选择和相似患者预测的方法,构建一种个性化预测模型的框架,可提高帕金森患者UPDRS得分的预测精度,具有较好的鲁棒性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
