10.16208/j.issn1000-7024.2021.08.032
基于深度学习的帕金森病诊断
为实现对帕金森病进行自动诊断,对基于Spiral和Meander手绘图的CNN和CapsNet的PD诊断方案进行研究.图像预处理过程保留了色彩信息,模型可以学习笔划压力、速度等特征.实验结果表明,CapsNet和CNN分别是基于Spi-ral和Meander的最优诊断方案.研究结果表明,Spiral具备比Meander更多的差异来诊断PD,CapsNet是基于Spiral的最佳方案;保留色彩信息的图像更有利于基于手绘图诊断PD,所实现结果(A cc=95.7%)优于先前最优报道(A cc=82.7%).
帕金森病;胶囊网络 (CapsNet);卷积神经网络 (CNN);深度学习;手绘图
42
TP391.41(计算技术、计算机技术)
2021-08-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
2334-2340