公开(公告)号：CN107045876A

公开(公告)日：2017-08-15

申请号：CN201611262218.X

申请日：2016-12-30

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 李云 ,  吕艳洁 ,  季薇

IPC: G10L25/66 ,  G10L25/27

CPC classification number: G10L25/66 ,  G10L25/27

Abstract: 本发明公开了一种基于语音的帕金森症严重程度诊断方法，属于模式识别技术领域。该方法通过以下步骤实现：(1)帕金森症患者的语音信号和及其对应UPDRS分值的采集；(2)语音信号进行特征提取；(3)使用岭回归模型构建域适应算法；(4)对得到的所有岭回归模型利用待测患者已知数据进行模型过滤；(5)将过滤后剩余的岭回归模型进行模型融合；(6)利用融合之后的模型对待测患者进行UPDRS分值预测，实现对帕金森症病情严重程度的预测诊断。本发明使用机器学习算法来进行帕金森病情严重程度的预测诊断，降低了帕金森疾病诊断的成本，提高了诊断效率，通过帕金森症患者历史数据学习语音数据与UPDRS之间的关系来诊断，减小了评估误差。

公开(公告)号：CN105448291A

公开(公告)日：2016-03-30

申请号：CN201510873749.1

申请日：2015-12-02

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 李云 ,  叶晓江 ,  吕艳洁 ,  季薇

IPC: G10L15/02 ,  G10L15/06 ,  G10L17/04 ,  G06F19/00

CPC classification number: G10L15/02 ,  G06F19/34 ,  G10L15/063 ,  G10L17/04

Abstract: 本发明公开了基于语音的帕金森症检测方法，属于信号处理和机器学习技术领域，从采集到的被检测者的语音中提取与帕金森症相关的特征，按提取的先后顺序将全部特征记录到一个向量中并使用SVM分类器对该向量进行分类，分类结果即是检测结果。基于语音检测帕金森症的检测系统，包括语音采集装置；语音信号处理系统，从语音中提取与帕金森症相关的特征；SVM分类系统，将专业机构收集的帕金森数据集训练SVM分类器，使用该分类器对被检测者语音特征进行分类，判断被检测者是否患有帕金森症。本发明的处理过程由计算机软件分析完成，解决了临床观察帕金森周期长，成本高等问题，具有实时、高效、低成本、极端环境操作简单可靠等特点。