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基于BMWFLC的帕金森震颤监测与评级系统
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作者 张华青 岳星宇 +3 位作者 蒋路茸 齐鹏嘉 杨健斌 童基均 《软件工程》 2025年第4期32-37,共6页
针对帕金森病(PD)严重程度评估依赖医生主观判断的局限性,本文设计并实现了一种客观的震颤监测与评级系统。该系统主要包括可穿戴设备、App、云平台及评估模型4个部分。可穿戴设备负责采集震颤数据,并将数据传输至App和云平台进行存储,... 针对帕金森病(PD)严重程度评估依赖医生主观判断的局限性,本文设计并实现了一种客观的震颤监测与评级系统。该系统主要包括可穿戴设备、App、云平台及评估模型4个部分。可穿戴设备负责采集震颤数据,并将数据传输至App和云平台进行存储,同时支持模型训练。系统采用带限多重加权傅立叶线性组合算法(BMWFLC)对数据进行预处理,并提取时域和频域共计26个特征。随后,通过机器学习对数据进行多分类分析。实验结果显示,该系统达到了97.0%的加权精度、94.0%的加权召回率、93.9%的加权灵敏度、99.6%的加权特异度及94.5%的加权F1值。以上结果表明,该系统能够客观且准确地反映患者帕金森震颤的严重程度。 展开更多
关键词 帕金森震颤 物联网 bmwflc 希尔伯特黄变化 机器学习
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