論文の概要: A Light-weight CNN Model for Efficient Parkinson's Disease Diagnostics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00973v1
• Date: Thu, 2 Feb 2023 09:49:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 14:39:34.107913
• Title: A Light-weight CNN Model for Efficient Parkinson's Disease Diagnostics
• Title（参考訳）: 効率的なパーキンソン病診断のための軽量CNNモデル
• Authors: Xuechao Wang, Junqing Huang, Marianna Chatzakou, Kadri Medijainen, Pille Taba, Aaro Toomela, Sven Nomm and Michael Ruzhansky
• Abstract要約: 提案モデルは,時系列信号の特性を適応させるために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)から短期記憶(LSTM)へと変換される。 実験結果から,提案モデルでは,パラメータや操作がはるかに少ない複数の評価指標に対して,高品質な診断結果が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.382077805849933
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, deep learning methods have achieved great success in various fields due to their strong performance in practical applications. In this paper, we present a light-weight neural network for Parkinson's disease diagnostics, in which a series of hand-drawn data are collected to distinguish Parkinson's disease patients from healthy control subjects. The proposed model consists of a convolution neural network (CNN) cascading to long-short-term memory (LSTM) to adapt the characteristics of collected time-series signals. To make full use of their advantages, a multilayered LSTM model is firstly used to enrich features which are then concatenated with raw data and fed into a shallow one-dimensional (1D) CNN model for efficient classification. Experimental results show that the proposed model achieves a high-quality diagnostic result over multiple evaluation metrics with much fewer parameters and operations, outperforming conventional methods such as support vector machine (SVM), random forest (RF), lightgbm (LGB) and CNN-based methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,深層学習手法は,実用的応用において高い性能を発揮することで,様々な分野で大きな成功を収めている。 本稿では,パーキンソン病診断のための軽量ニューラルネットワークを提案する。パーキンソン病患者と健常者とを識別するために,手描きのデータを収集する。 提案モデルは,長期記憶(LSTM)にカスケードする畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,収集した時系列信号の特性を適応する。 これらの利点をフル活用するために、まず、多層LSTMモデルを用いて、生データと連結し、より浅い1次元(1D)CNNモデルに入力し、効率的な分類を行う。 実験の結果,提案モデルはパラメータや操作の少ない複数の評価指標に対して高品質な診断結果を得ることができ,従来のサポートベクターマシン(svm),ランダムフォレスト(rf),ライトgbm(lgb),cnnベースの手法よりも優れていた。

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