基于LSTM-SVM模型和SNP遗传信息的帕金森疾病识别问题研究

摘要：

帕金森病(Parkinson's disease,PD)是仅次于阿茨海默病的第二大类神经系统变性疾病,常发于中老年人群,准确诊断PD具有重要意义.本文提出基于单核苷酸多态性(SNP)数据的LSTM-SVM模型用于诊断帕金森疾病,首先使用LSTM网络学习SNP数据的潜在表达特征并提取出关键特征;其次使用提取后的特征作为输入,使用SVM用于疾病诊断.将LSTM-SVM分别与其他经典模型比较,结果显示LSTM-SVM表现结果最好,准确率达到0.73.

关键词：LSTM;SVM;帕金森

分类号：R3;R741;TP311.13

资助基金：省级大学生创新创业训练计划项目;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目;山东省高等学校教学研究与改革一般项目

在线出版日期：2022-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：70-71,137