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申请/专利权人：四川大学;华景数字医疗科技(成都)有限公司
摘要：本发明公开了一种基于特征金字塔的帕金森语音数字生物标志物提取及分类方法和装置，属于智能医疗技术领域，包括：将语音信号转化成声谱图，利用ResNet‑50卷积网络获取声谱图不同尺度的特征图，对特征图进行干预，以学习特征图的重要性，基于重要性对特征进行加权融合，以加权融合后的特征作为帕金森语音数字生物标志物。本发明能够明显提高PD早期诊断的准确性和效率。
主权项：1.一种基于特征金字塔的帕金森语音数字生物标志物提取及分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集健康志愿者和帕金森患者的语音信号，并进行数据预处理，包括滤波、AD变换、预加重和端点检测，得到语音信号库，通过短时傅里叶变换将语音信号库中的语音信号转换为声谱图，分为训练集、验证集和测试集；步骤2：以基于瓶颈残差块的ResNet-50网络作为特征分类网络，将训练集输入所述特征分类网络进行模型训练，训练过程中向特征分类网络瓶颈残差块输出的特征图添加随机噪声，根据噪声干扰下的特征图构建特征金字塔，利用特征分类网络中的第一全连接层提取瓶颈残差块的权重，通过权重对特征金字塔加权融合，得到帕金森语音数字生物标志物；步骤3：将帕金森语音数字生物标志物通过特征分类网络中的第二全连接层进行二分类任务，根据实际标签和分类结果之间损失函数的最小化，反向迭代更新特征分类网络的模型参数，得到训练好的特征分类网络；步骤4：将验证集输入训练好的特征分类网络进行预测验证，设置评估指标对验证结果进行综合评估，测试集输入评估后的特征分类网络进行实际测试及分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 华景数字医疗科技(成都)有限公司 基于特征金字塔的帕金森语音数字生物标志物提取及分类方法和装置
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