論文の概要: PD-ADSV: An Automated Diagnosing System Using Voice Signals and Hard
Voting Ensemble Method for Parkinson's Disease
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06016v1
- Date: Tue, 11 Apr 2023 17:24:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-13 14:08:21.068083
- Title: PD-ADSV: An Automated Diagnosing System Using Voice Signals and Hard
Voting Ensemble Method for Parkinson's Disease
- Title(参考訳): PD-ADSV:パーキンソン病における音声信号とハード投票アンサンブル法を用いた自動診断システム
- Authors: Paria Ghaheri, Ahmadreza Shateri, Hamid Nasiri
- Abstract要約: パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、アルツハイマー病に次いで最も広範な運動障害であり、神経変性疾患として2番目に多い疾患である。
運動症状や画像技術は、この病気を診断する最も一般的な方法である。
本研究は音声信号に基づいてPDを診断するための自律システムであるPD-ADSVを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Parkinson's disease (PD) is the most widespread movement condition and the
second most common neurodegenerative disorder, following Alzheimer's. Movement
symptoms and imaging techniques are the most popular ways to diagnose this
disease. However, they are not accurate and fast and may only be accessible to
a few people. This study provides an autonomous system, i.e., PD-ADSV, for
diagnosing PD based on voice signals, which uses four machine learning
classifiers and the hard voting ensemble method to achieve the highest
accuracy. PD-ADSV is developed using Python and the Gradio web framework.
- Abstract(参考訳): パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、アルツハイマー病に次いで最も広範にみられる運動障害である。
運動症状や画像診断技術がこの疾患を診断する最も一般的な方法である。
しかし、それらは正確で高速ではなく、少数の人しかアクセスできない。
本研究は、4つの機械学習分類器とハード投票アンサンブル法を用いた音声信号に基づいてPDの診断を行う自律システムであるPD-ADSVを提供する。
PD-ADSVはPythonとGradio Webフレームワークを使って開発されている。
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