【摘 要】
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西医量表是评估帕金森病(Parkinson′s disease,PD)的重要依据,而这些量表包含大量交叉重复问题,不利于快速评估帕金森病。因此,优化这些西医量表对快速诊断帕金森病有非常重
【机 构】
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南京大学计算机科学与技术系,南京大学软件新技术国家重点实验室
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西医量表是评估帕金森病(Parkinson′s disease,PD)的重要依据,而这些量表包含大量交叉重复问题,不利于快速评估帕金森病。因此,优化这些西医量表对快速诊断帕金森病有非常重要的意义。针对该问题,提出了基于主成分分析(Principal component anaysis,PCA)的量表问题的优化算法。本文提出的算法先是基于主成分分析提取出加权投影向量,然后在投影向量的基础上采用基于大津阈值(Otsu)局部递归分割算法划分量表,最后基于贡献度因子(Contribution factor,CF)设计新量表。实验通过采用支持向量机(Support vector machine,SVM)识别帕金森病,发现用仅占原西医量表总问题数的21%的新量表能达到与原量表相当的识别水平。
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