- HOME
- 홈페이지 이용안내
논문 기본정보
Visual Parkinson's Disease Dysphonic Analysis Based on Computational Geometry Classifier
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 中國生物醫學工程學報 = Chinese journal of biomedical engineering |
| ISSN | 0258-8021, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | Zhang, Tao,Hong, Wenxue,Ren, Honglei |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2013-01-01 |
| 초록 | 파킨슨병(Parkinson's disease) 데이터베이스와 파킨슨병 환자의 원거리 데이터베이스(remote long-range data)는 현재 파킨슨병 환자의 언어 장애를 분석하는데 이용되는 주요한 데이터베이스이다. 파킨슨병은 그 특수한 진단기법으로 인하여 연구계의 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 두 데이터베이스에 초점을 맞추어, 계산 기하학 이론 기반의 다차원 선별 분류기를 이용하여, 시각화 분류를 진행하였다. 양자화 수준(Quantization level), 하위 분류기(subclassifier) 개수 등 파라미터를 이용하여 성능 분석을 진행하였으며, 이로부터 시각화 분류 조건에서 파킨슨병 데이터의 표현 형태를 획득하였다. 실험 결과, 서로 다른 양자화 수준이 진단의 정확성에 미치는 영향은 약 5%였다. 전형적인 분류기법과 비교한 결과, 다차원 선별 분류기를 이용한 시각화 분류기법의 정확성은 기타 분류기법에 비해 5% 높았다. 해당 분류기기는 분류 정확성이 높고 양호한 해석 특성을 갖고 있다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=NART66208763 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | Parkinson's disease,visualization,dysphonia,computational geometry,classifier,diagnosis,파킨슨병,시각화,언어 장애,계산 기하학,분류기,진단 |