論文の概要: Multi Class Parkinsons Disease Detection Based on Finger Tapping Using Attention-Enhanced CNN BiLSTM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10121v1
• Date: Sat, 11 Oct 2025 09:02:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.795861
• Title: Multi Class Parkinsons Disease Detection Based on Finger Tapping Using Attention-Enhanced CNN BiLSTM
• Title（参考訳）: Attention-Enhanced CNN BiLSTM を用いた指タッピングによるパーキンソン病マルチクラス検出
• Authors: Abu Saleh Musa Miah, Najmul Hassan, Md Maruf Al Hossain, Yuichi Okuyama, Jungpil Shin,
• Abstract要約: 注意喚起型CNN BiLSTMを用いた指タッピングに基づくマルチクラスパーキンソン病検出システムを提案する。 CNN, BiLSTM, および多クラスPD重度分類のための注意機構を統合したハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。 このモデルは5つの重度クラスを区別する上で強い性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5227912984325362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective clinical management and intervention development depend on accurate evaluation of Parkinsons disease (PD) severity. Many researchers have worked on developing gesture-based PD recognition systems; however, their performance accuracy is not satisfactory. In this study, we propose a multi-class Parkinson Disease detection system based on finger tapping using an attention-enhanced CNN BiLSTM. We collected finger tapping videos and derived temporal, frequency, and amplitude based features from wrist and hand movements. Then, we proposed a hybrid deep learning framework integrating CNN, BiLSTM, and attention mechanisms for multi-class PD severity classification from video-derived motion features. First, the input sequence is reshaped and passed through a Conv1D MaxPooling block to capture local spatial dependencies. The resulting feature maps are fed into a BiLSTM layer to model temporal dynamics. An attention mechanism focuses on the most informative temporal features, producing a context vector that is further processed by a second BiLSTM layer. CNN-derived features and attention-enhanced BiLSTM outputs are concatenated, followed by dense and dropout layers, before the final softmax classifier outputs the predicted PD severity level. The model demonstrated strong performance in distinguishing between the five severity classes, suggesting that integrating spatial temporal representations with attention mechanisms can improve automated PD severity detection, making it a promising non-invasive tool to support clinicians in PD monitoring and progression tracking.
• Abstract（参考訳）: 効果的な臨床管理と介入開発はパーキンソン病重症度(PD)の正確な評価に依存している。 多くの研究者がジェスチャーに基づくPD認識システムの開発に取り組んでいるが、その性能精度は不十分である。 本研究では,注意喚起型CNN BiLSTMを用いた指タッピングに基づくマルチクラスパーキンソン病検出システムを提案する。 我々は手首と手首の動きから指のタッピングビデオと時間、周波数、振幅に基づく特徴を抽出した。 そこで我々は,CNN,BiLSTM,アテンション機構を統合したハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。 まず、入力シーケンスをリフォームしてConv1D MaxPoolingブロックに渡して、局所的な空間的依存関係をキャプチャする。 得られた特徴写像は、時間力学をモデル化するためにBiLSTM層に入力される。 注意機構は、第2のBiLSTM層によってさらに処理されるコンテキストベクトルを生成する、最も情報性の高い時間的特徴に焦点を当てる。 CNNから得られる特徴と注意を増進したBiLSTM出力は連結され、続いて密度層とドロップアウト層が続き、最終的なソフトマックス分類器は予測されたPD重大度レベルを出力する。 このモデルは5つの重度クラスを区別する上で高い性能を示し、空間的時間的表現と注意機構を統合することにより、PD重度自動検出が向上し、PDモニタリングおよび進行追跡における臨床医を支援するための有望な非侵襲的ツールであることが示唆された。

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