發(fā)布時(shí)間：2021-08-21 11:51

　　現(xiàn)階段人口老齡化的問題日益加重,神經(jīng)性系統(tǒng)疾病的發(fā)病人數(shù)逐年上升,為患者和醫(yī)生都帶來了看病壓力。神經(jīng)性系統(tǒng)疾病的癥狀普遍具有意識(shí)障礙、感知覺障礙、運(yùn)動(dòng)障礙等癥狀,但目前用于檢測神經(jīng)系統(tǒng)疾病的方法普遍會(huì)對(duì)患者造成創(chuàng)傷,對(duì)于移動(dòng)不便的患者,奔赴醫(yī)院就醫(yī)診斷還會(huì)帶來移動(dòng)負(fù)擔(dān)。隨著信息科技的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的逐漸興起正在一點(diǎn)點(diǎn)的改變醫(yī)療生態(tài),越來越多的人探索用全新的技術(shù)手段,采用更加便捷,更加高效的方式,達(dá)到疾病問診、病情跟蹤、康復(fù)訓(xùn)練的目的。本文利用大數(shù)據(jù)技術(shù),以典型的神經(jīng)性系統(tǒng)疾病帕金森病為例,探究了帕金森病診斷以及嚴(yán)重程度判斷的問題,旨在提供給患者更加便捷、高效的檢測方式。本文通過語音識(shí)別,以及人臉關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別兩種方式進(jìn)行帕金森病診斷方式的研究探討。首先,對(duì)語音、人臉視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以及特征提取工作,將其轉(zhuǎn)換為可以用于模型構(gòu)建的數(shù)字信息;語音部分使用了目前常用于檢測帕金森病的線性及非線性特征,而人臉關(guān)鍵點(diǎn)分析,使用了體現(xiàn)面部表情幅度以及震顫的兩大類特征;將診斷問題抽象為分類問題,將病情嚴(yán)重程度抽象為回歸問題,分別進(jìn)行模型的建立和診斷。本文在構(gòu)建語音分類的模型時(shí),首先將病人進(jìn)行聚類,隨后針... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 語音障礙識(shí)別
        1.2.2 帕金森“面具臉”識(shí)別
    1.3 研究內(nèi)容及框架
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
2 語音信號(hào)預(yù)處理及特征提取
    2.1 語音信號(hào)預(yù)處理
        2.1.1 發(fā)音的選擇
        2.1.2 采集設(shè)備及方案
        2.1.3 音頻格式轉(zhuǎn)換
        2.1.4 預(yù)加重
        2.1.5 采樣頻率轉(zhuǎn)換
        2.1.6 加窗和分幀
        2.1.7 無聲判別
    2.2 基頻提取
        2.2.1 基音檢測方法
        2.2.2 自相關(guān)法
        2.2.3 去除野點(diǎn)
    2.3 語音障礙線性特征提取
        2.3.1 基頻特征Pitch
        2.3.2 基頻擾動(dòng)Jitter
        2.3.3 振幅擾動(dòng)Shimmer
        2.3.4 信噪比特征
    2.4 語音障礙非線性特征提取
        2.4.1 DFA(去趨勢波動(dòng)分析)
        2.4.2 RPDE(復(fù)發(fā)周期密度熵)
        2.4.3 D2(相關(guān)維度)
        2.4.4 PPE(基頻周期熵)
    2.5 本章小結(jié)
3 視頻預(yù)處理及特征提取
    3.1 視頻數(shù)據(jù)采集
        3.1.1 視頻內(nèi)容的選擇
        3.1.2 采集設(shè)備及方案
    3.2 視頻預(yù)處理
    3.3 視頻轉(zhuǎn)化為圖片
    3.4 讀取人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)信息
    3.5 人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)預(yù)處理
    3.6 人臉關(guān)鍵點(diǎn)特征提取
        3.6.1 表情變化幅度特征提取
        3.6.2 面部關(guān)鍵點(diǎn)震顫特征提取
    3.7 本章小結(jié)
4 疾病診斷及嚴(yán)重程度評(píng)估
    4.1 問題歸類
        4.1.1 帕金森病的診斷
        4.1.2 帕金森病嚴(yán)重程度的判斷
    4.2 聚類及特征選擇
        4.2.1 K-means聚類算法介紹
        4.2.2 特征選擇介紹
    4.3 算法原理介紹
        4.3.1 線性回歸及邏輯回歸
        4.3.2 支持向量機(jī)與支持向量回歸
        4.3.3 決策樹與隨機(jī)森林
        4.3.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
    4.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        4.4.1 語音數(shù)據(jù)
        4.4.2 視頻數(shù)據(jù)
        4.4.3 模型訓(xùn)練及實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)估
    4.5 本章小結(jié)
5 神經(jīng)系統(tǒng)疾病診斷系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    5.1 需求分析
        5.1.1 總體分析
        5.1.2 需求分析
    5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        5.2.1 系統(tǒng)框架
        5.2.2 功能模塊
    5.3 主要功能
    5.4 數(shù)據(jù)庫及接口設(shè)計(jì)
    5.5 界面展示
    5.6 系統(tǒng)建設(shè)后期工作
    5.7 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄A 附錄內(nèi)容名稱
    統(tǒng)一帕金森病評(píng)分量表(UPDRS)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]CT與磁共振在中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病診斷中的應(yīng)用效果比較[J]. 陳林娟.  中國醫(yī)療器械信息. 2017(22)
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[7]疾病綜述:帕金森病[J]. 湯森路透.  國際藥學(xué)研究雜志. 2015(03)
[8]帕金森病的臨床常見問題[J]. 靳令經(jīng),詹青.  中國社區(qū)醫(yī)師. 2012(13)
[9]基于元音分類度的帕金森病語音特征分析[J]. 張濤,洪文學(xué),常鳳香,劉旭龍.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào). 2011(03)
[10]帕金森病患者的心理護(hù)理[J]. 鄭培鳳.  中國民康醫(yī)學(xué). 2007(10)

博士論文
[1]基于圖像集合和視頻序列的視頻人臉識(shí)別算法研究[D]. 王玉.吉林大學(xué) 2017
[2]基于語音特征的帕金森病可視化診斷方法研究[D]. 張濤.燕山大學(xué) 2012
[3]人臉特征點(diǎn)定位及識(shí)別的研究[D]. 杜春華.上海交通大學(xué) 2008
[4]人臉識(shí)別中若干關(guān)鍵問題的研究[D]. 山世光.中國科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所） 2004

碩士論文
[1]基于級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測算法[D]. 靳一凡.浙江大學(xué) 2015
[2]語音信號(hào)的基音檢測法研究[D]. 焦蓓.湘潭大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3355545