論文の概要: Parkinson's Disease Diagnosis Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05631v1
• Date: Sun, 3 Jan 2021 18:39:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 01:18:23.069181
• Title: Parkinson's Disease Diagnosis Using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いたパーキンソン病診断
• Authors: Mohamad Alissa
• Abstract要約: パーキンソン病(Parkinson's Disease、PD)は、慢性変性疾患であり、様々な運動症状や認知症状を引き起こす。 本研究の目的は,深層学習,再帰ニューラルネットワーク(rnn),畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いたpd診断プロセスの自動化である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parkinson's Disease (PD) is a chronic, degenerative disorder which leads to a range of motor and cognitive symptoms. PD diagnosis is a challenging task since its symptoms are very similar to other diseases such as normal ageing and essential tremor. Much research has been applied to diagnosing this disease. This project aims to automate the PD diagnosis process using deep learning, Recursive Neural Networks (RNN) and Convolutional Neural Networks (CNN), to differentiate between healthy and PD patients. Besides that, since different datasets may capture different aspects of this disease, this project aims to explore which PD test is more effective in the discrimination process by analysing different imaging and movement datasets (notably cube and spiral pentagon datasets). In addition, this project evaluates which dataset type, imaging or time series, is more effective in diagnosing PD.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、慢性の変性疾患であり、様々な運動および認知症状を引き起こす。 PD診断は、症状が正常な加齢や本態性振動などの他の疾患と非常によく似ているため、難しい課題である。 この病気の診断に多くの研究が応用されている。 本研究の目的は, 深層学習, 再帰ニューラルネットワーク (RNN) と畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いたPD診断プロセスの自動化であり, 健常患者とPD患者を区別することである。 さらに、異なるデータセットがこの疾患のさまざまな側面を捉える可能性があるため、このプロジェクトは、異なる画像および運動データセット(特に立方体および渦巻型五角形データセット)を分析して、PDテストが識別プロセスにおいてより効果的であるかを探求することを目的としている。 さらに, PDの診断に有効なデータセットタイプ, 画像, 時系列の評価を行った。

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