Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diagnosis of Parkinson's Disease Using EEG Signals and Machine Learning Techniques: A Comprehensive Study

論文の概要: Diagnosis of Parkinson's Disease Using EEG Signals and Machine Learning Techniques: A Comprehensive Study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00741v1
Date: Tue, 30 Apr 2024 04:25:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-03 20:52:21.454615
Title: Diagnosis of Parkinson's Disease Using EEG Signals and Machine Learning Techniques: A Comprehensive Study
Title（参考訳）: 脳波信号と機械学習技術を用いたパーキンソン病の診断 : 総合的研究
Authors: Maryam Allahbakhshi, Aylar Sadri, Seyed Omid Shahdi,
Abstract要約: 本稿では,パーキンソン病のヒト脳波信号解析による診断方法を提案する。本手法は,脳波信号解析技術と機械学習手法の総合的なレビューを取り入れたものである。パーキンソン病診断に最適化された高度SVMモデルを開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2972104025246092
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Parkinson's disease is a widespread neurodegenerative condition necessitating early diagnosis for effective intervention. This paper introduces an innovative method for diagnosing Parkinson's disease through the analysis of human EEG signals, employing a Support Vector Machine (SVM) classification model. this research presents novel contributions to enhance diagnostic accuracy and reliability. Our approach incorporates a comprehensive review of EEG signal analysis techniques and machine learning methods. Drawing from recent studies, we have engineered an advanced SVM-based model optimized for Parkinson's disease diagnosis. Utilizing cutting-edge feature engineering, extensive hyperparameter tuning, and kernel selection, our method achieves not only heightened diagnostic accuracy but also emphasizes model interpretability, catering to both clinicians and researchers. Moreover, ethical concerns in healthcare machine learning, such as data privacy and biases, are conscientiously addressed. We assess our method's performance through experiments on a diverse dataset comprising EEG recordings from Parkinson's disease patients and healthy controls, demonstrating significantly improved diagnostic accuracy compared to conventional techniques. In conclusion, this paper introduces an innovative SVM-based approach for diagnosing Parkinson's disease from human EEG signals. Building upon the IEEE framework and previous research, its novelty lies in the capacity to enhance diagnostic accuracy while upholding interpretability and ethical considerations for practical healthcare applications. These advances promise to revolutionize early Parkinson's disease detection and management, ultimately contributing to enhanced patient outcomes and quality of life.
Abstract（参考訳）: パーキンソン病は、効果的な介入のために早期診断を必要とする広範な神経変性疾患である。本稿では,パーキンソン病の脳波信号を解析し,SVM(Support Vector Machine)分類モデルを用いて診断する革新的な手法を提案する。本研究は,診断精度と信頼性を高めるための新しい貢献を提示する。本手法は,脳波信号解析技術と機械学習手法の総合的なレビューを取り入れたものである。近年の研究では,パーキンソン病の診断に最適化された高度なSVMモデルを構築した。提案手法は,最先端の特徴工学,広範ハイパーパラメータチューニング,カーネル選択を活用し,診断精度の向上だけでなく,臨床医と研究者の双方に配慮したモデル解釈性も重視する。さらに、データプライバシやバイアスなど、医療機械学習における倫理的な懸念にも注意が払われている。パーキンソン病患者からの脳波記録と健常度制御を含む多種多様なデータセットを用いて,本手法の性能評価を行い,従来の手法と比較して診断精度が有意に向上したことを示す。そこで本研究では,パーキンソン病をヒト脳波信号から診断するための革新的なSVMベースのアプローチを提案する。 IEEEフレームワークと以前の研究に基づいて、その新規性は、実用的な医療アプリケーションに対する解釈可能性と倫理的考慮を保ちながら、診断精度を高める能力にある。これらの進歩は初期のパーキンソン病の検出と管理に革命をもたらすことを約束し、最終的には患者の成果と生活の質の向上に寄与した。

関連論文リスト

MINDSETS: Multi-omics Integration with Neuroimaging for Dementia Subtyping and Effective Temporal Study [0.7751705157998379]
アルツハイマー病(AD)と血管性認知症(VaD)は最も多い認知症である。本稿では、ADとVaDを正確に区別する革新的なマルチオミクス手法を提案し、89.25%の精度で診断を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-06T10:13:28Z)
Early Recognition of Parkinson's Disease Through Acoustic Analysis and Machine Learning [0.0]
パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、音声を含む運動機能と非運動機能の両方に大きな影響を及ぼす進行性神経変性疾患である。本稿では,音声データを用いたPD認識手法の総合的なレビューを行い,機械学習とデータ駆動アプローチの進歩を強調した。ロジスティック回帰、SVM、ニューラルネットワークなど、さまざまな分類アルゴリズムが検討されている。以上の結果から,特定の音響特性と高度な機械学習技術は,PDと健常者の間で効果的に区別できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-22T23:24:02Z)
Breast Cancer Diagnosis: A Comprehensive Exploration of Explainable Artificial Intelligence (XAI) Techniques [38.321248253111776]
乳がんの診断・診断における説明可能な人工知能(XAI)技術の適用について検討する。複雑なAIモデルと実用的な医療アプリケーションの間のギャップを埋めることにおけるXAIの可能性を強調することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-01T18:50:03Z)
A Survey of Artificial Intelligence in Gait-Based Neurodegenerative Disease Diagnosis [51.07114445705692]
神経変性疾患(神経変性疾患、ND)は、伝統的に医学的診断とモニタリングのために広範囲の医療資源と人的努力を必要とする。重要な疾患関連運動症状として、ヒトの歩行を利用して異なるNDを特徴づけることができる。人工知能(AI)モデルの現在の進歩は、NDの識別と分類のための自動歩行分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-21T06:44:40Z)
Parkinson's Disease Detection through Vocal Biomarkers and Advanced Machine Learning Algorithms [0.0]
本研究は早期疾患予測の手段として, PD患者の声質変化の可能性について検討した。 XGBoost、LightGBM、Baging、AdaBoost、Support Vector Machineなど、さまざまな高度な機械学習アルゴリズムを活用する。 LightGBMは、100%の感度と94.43%の特異性を示し、他の機械学習アルゴリズムの精度とAUCスコアを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-09T15:21:10Z)
Rethinking Human-AI Collaboration in Complex Medical Decision Making: A Case Study in Sepsis Diagnosis [34.19436164837297]
我々は、最先端のAIアルゴリズムに基づいてSepsisLabを構築し、それを拡張して、セプシス開発の将来予測を予測する。我々は、SepsisLabがAIによる敗血症診断の将来に向けて有望な人間とAIのコラボレーションパラダイムを実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-17T19:19:39Z)
Analysis, Identification and Prediction of Parkinson Disease Sub-Types and Progression through Machine Learning [5.982922468400901]
本稿では,パーキンソン病の研究において,新たな機械学習フレームワークを用いてPDを異なるサブタイプに分類し,その進展を予測することによって,画期的な進歩を示す。この革新的なアプローチは、従来の方法論がしばしば見逃すPDマニフェストの微妙だが批判的なパターンを識別することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-07T19:54:56Z)
Variational Knowledge Distillation for Disease Classification in Chest X-Rays [102.04931207504173]
我々は,X線に基づく疾患分類のための新しい確率的推論フレームワークである反復的知識蒸留(VKD)を提案する。提案手法の有効性を,X線画像とEHRを用いた3つの公開ベンチマークデータセットに示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-19T14:13:56Z)
Multimodal Gait Recognition for Neurodegenerative Diseases [38.06704951209703]
3つの神経変性疾患の歩容差を学習するための新しいハイブリッドモデルを提案する。新しい相関メモリニューラルネットワークアーキテクチャは、時間的特徴を抽出するために設計されている。いくつかの最先端技術と比較して,提案手法はより正確な分類結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-07T10:17:11Z)
EVA: Generating Longitudinal Electronic Health Records Using Conditional Variational Autoencoders [34.22731849545798]
離散的な EHR の出会いと出会いの特徴を合成するための EHR Variational Autoencoder (EVA) を提案する。 EVAは現実的なシーケンスを生成でき、患者間の個人差を考慮し、特定の疾患条件で条件付けできる。 250,000人以上の患者を含む大規模な現実世界のEHRリポジトリの方法の有用性を評価します。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-18T02:37:49Z)
Machine learning for the diagnosis of Parkinson's disease: A systematic review [15.463800489731373]
我々は2020年2月14日まで,PubMed と IEEE Xplore データベースを用いて,系統的な文献レビューを行った。関連情報として抽出され,本システムレビューで提示された計209件の研究結果を含む。これらの研究は、臨床意思決定における機械学習手法と新しいバイオマーカーの適応の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-13T01:14:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。