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J-GLOBAL ID：201702282373072219   整理番号：17A0346970

音声サンプル反復クリップとランダム森林に基づくパーキンソン病診断アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Diagnosis Algorithm of Parkinson’s Disease Based on Speech Sample Multi-edit and Random Forest

著者 (7件)： Li Yongming (College of Communication Engineering, Chongqing University) ,  Yang Liuyang (College of Communication Engineering, Chongqing University) ,  Liu Yuchuan (College of Communication Engineering, Chongqing University) ,  Wang Pin (College of Communication Engineering, Chongqing University) ,  Qiu Mingguo (Department of Medical Image, College of Biomedical Engineering, Third Military Medical University) ,  Xie Wenbin (College of Communication Engineering, Chongqing University) ,  Zhang Xiaoheng (Chongqing Radio&TV University)
資料名： Shengwu Yixue Gongchengxue Zazhi  (Shengwu Yixue Gongchengxue Zazhi)
巻： 33  号： 6  ページ： 1053-1059  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2182A  ISSN： 1001-5515  CODEN： SYGZF2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 音声データに基づくパーキンソン病診断は近年有効な方法であることが証明されている。しかし、現在の関連研究はサンプルの前処理とアンサンブル学習においても考慮されていないため、サンプルの分類精度、分類精度と安定性についてはまだ満足されていないなどの問題がある。本論文では,サンプル反復アルゴリズムとランダム森林に基づく新しい診断アルゴリズムを提案し,最新の公共データセットに基づく比較実験を行った。実験結果は,提案したアルゴリズムが音声サンプルと被験者の分類診断を実現し,被験者の平均分類精度が100%に達し,元のデータ提供者と比較して%%改善されることを示した。本論文では,サンプル最適化に基づく新しい音声診断アルゴリズムを提案した。類似のアルゴリズムと比較して,このアルゴリズムはより高い精度と安定性を持っている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  前処理 ,  比較試験 ,  *Parkinson病 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 被験者 ,  反復アルゴリズム ,  分類精度 ,  アンサンブル学習 ,  音声データ ,  *診断アルゴリズム ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Parkinson’s disease ,  diagnosis ,  speech sample selection ,  ensemble learning ,  multi-edit nearest neighbour algorithm ,  random forest

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 音声サンプル ,  反復 ,  クリップ ,  森林 ,  パーキンソン病 ,  診断アルゴリズム ,  研究