Leveraging deep learning para la categorización detallada de los niveles de progresión de la enfermedad de Parkinson a través del análisis de patrones acústicos vocales
Autores: Malekroodi, Hadi Sedigh; Madusanka, Nuwan; Lee, Byeong-il; Yi, Myunggi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Leveraging deep learning para la categorización detallada de los niveles de progresión de la enfermedad de Parkinson a través del análisis de patrones acústicos vocales
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Trastornos del habla
Enfermedad de Parkinson
Modelos de aprendizaje profundo
Puntuaciones de gravedad de síntomas motores
Red neuronal convolucional
VGG
ResNet
Transformadores de visión
Swin
Espectrograma log mel
Longitudes de segmento de audio
Sonidos de vocales
Detección de EP
Precisión
Curva ROC
Grad-CAM
Detección no invasiva
Monitoreo
Progresión de EP
Conjuntos de datos etiquetados de múltiples clases
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
Los trastornos del habla a menudo surgen como uno de los principales indicadores de la enfermedad de Parkinson (EP), aunque no son fácilmente aparentes en sus etapas iniciales.
Descripción
Los trastornos del habla a menudo surgen como uno de los principales indicadores de la enfermedad de Parkinson (EP), aunque no son fácilmente aparentes en sus etapas iniciales.