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J-GLOBAL ID：201802290631238595   整理番号：18A0400737

発声障害測定に基づくパーキンソン病検出【Powered by NICT】

Parkinson’s disease detection based on dysphonia measurements

著者 (1件)： Lahmiri Salim (Department of electrical engineering, Ecole de Technologie Superieure, Montreal, Canada)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 471  ページ： 98-105  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 発声困難症状は患者におけるパーキンソン病(PD)を検出するための非侵襲的で有効な方法である。本研究の主目的は,サポートベクトルマシン(SVM)による部分放電検出に対する異なる発声障害測定の影響を調べることである。発声障害測定の七カテゴリーを考察した。10倍交差検証法からの実験結果は,音声基本周波数統計は88%±0.04の最も高い精度を与えることを示した。すべての発声障害測定が使用された場合,SVM分類器は94±0.03%の精度を達成した。健康およびPD被験者にわたって同様な変化を伴う発声障害測定を除去することにより元のパターン空間の精密化は97.03±0.03%精度を達成可能にした。後者の性能は10倍交差検証法を用いた同じデータセットに関する文献で報告されているものよりも大きかった。最後に,99.64%±0.01特異性を達成するとして音声の音調成分への雑音の比の測定がPD被験者を検出するための最も適切な発声困難症状であることが分かった。この知見はPD症状を理解するために非常に有望である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *Parkinson病 ,  雑音 ,  交差検証法 ,  *発声障害 ,  部分放電 ,  患者 ,  基本振動数 ,  サポートベクトルマシン ,  精密化
準シソーラス用語： イントネーション ,  特異性 ,  被験者 ,  健康 ,  SVM分類 ,  非侵襲 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： パーキンソン病 ,  発声障害測定 ,  障害症状 ,  音声障害 ,  サポートベクトルマシン ,  分類

分類 (1件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (2件)： 発声障害 ,  パーキンソン病