【摘 要】
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深度学习(Deeplearning,DL)由于其在医疗保健系统中的巨大帮助而成为研究者关注的焦点。研究人员致力于基于DL的模型和无线信号技术的研究,以开发用于检测神经精神疾病的医疗系统。在本研究中,我们提出了卷积神经网路(CNN),这是一种基于DL的影像分类模型和方便的无线侦测技术来侦测抽动障碍。本研究的主要目的是在人体手势存在的情况下,撷取无线通道状态资讯(WCSI),并利用CNN模式来侦测不同
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深度学习(Deeplearning,DL)由于其在医疗保健系统中的巨大帮助而成为研究者关注的焦点。研究人员致力于基于DL的模型和无线信号技术的研究,以开发用于检测神经精神疾病的医疗系统。在本研究中,我们提出了卷积神经网路(CNN),这是一种基于DL的影像分类模型和方便的无线侦测技术来侦测抽动障碍。本研究的主要目的是在人体手势存在的情况下,撷取无线通道状态资讯(WCSI),并利用CNN模式来侦测不同的疾病。抽动障碍是一种神经精神障碍,其中运动和声音是两个特点。这两个特征根据复杂性分为简单组和复杂组,其中每个组包含多个症状。本研究以WCSI为基础,对两组运动特征的症状数据进行训练,建立CNN模型。VGG-19体系结构采用并行方式建立CNN模型,对采集到的基于WCSI的图像转换数据进行分类。将数据集分为训练、验证和测试,实验结果表明,所设计的CNN模型在分类上达到了满意的精度,测试精度为98.98%。
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