基于SVM的机器学习算法诊断帕金森氏病

摘要

帕金森氏病(PD)是一种影响人类活动能力的神经退行性疾病,困扰着世界各地的大量患者。随着病症的加重,患者将无法正常控制动作。帕金森氏病的病因不明确、临床表现性多样,容易造成医生误判、漏判的问题,文章提出可从步态时间序列数据中考虑一系列的统计特征向量,然后使用相关矩阵对其进行缩减,并分别对这些特征向量进行分析,提取出最佳的7个特征向量,最后使用基于高斯径向基函数核的支持向量机(SVM)分类器进行分类。结果表明,此算法可作为计算机辅助诊断帕金森氏病的新思路。