基于语音信号和手绘图的帕金森病自动诊断

目录

声明

1. 绪论

1.1 选题背景与研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 基于语音的帕金森病的等级量化

1.2.2 基于手绘图的帕金森病预测

1.3 本研究主要内容

1.4 论文结构

2. 基于语音的帕金森病诊断

2.1 引言

2.2 帕金森语音数据集

2.3 语音特征处理技术

2.3.1 基于AdaBoost的特征选择

2.3.2 特征数据归一化

2.4 基于语音识别的诊断方法

2.5 本章小结

3. 基于手绘数据集的帕金森病识别

3.1 引言

3.2 帕金森手绘图数据集

3.3 手绘图像预处理技术

3.3.1 手绘轨迹提取

3.3.2 图像标准化处理

3.4 基于手绘图的帕金森病诊断

3.4.1 卷积神经网络的构建

3.4.2 胶囊神经网络（CapsNet）的构建

3.4.3 神经网络的训练

3.5 本章小结

4. 实验平台搭建及结果分析

4.1 引言

4.2 开发环境搭建

4.2.1 开发平台选择

4.2.2 开发硬件准备

4.3 性能评价指标

4.3.1 模型性能参数指标

4.3.2 Spearman特征有效性评估指标

4.3.3 K折交叉验证

4.4 基于语音障碍识别帕金森病

4.4.1 AdaBoost分类器参数设定

4.4.2 所提出语音障碍诊断方法的先进性

4.5 基于手绘图诊断帕金森病

4.5.1 基于手绘图诊断帕金森病的实验结果

4.5.2 实验结果分析

4.6 本章小结

5. 总结与展望

5.1工作总结

5.2研究展望

参考文献

附录一 攻读硕士学位期间发表的论文

附录二 攻读硕士学位期间参加的科研项目

致谢