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神经系统疾病早期筛查及检测方法研究

摘要第2-3页
Abstract第3-4页
1 绪论第8-16页
    1.1 研究背景第8-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 语音障碍识别第10-11页
        1.2.2 帕金森“面具脸”识别第11-13页
    1.3 研究内容及框架第13-14页
    1.4 本文的组织结构第14-16页
2 语音信号预处理及特征提取第16-31页
    2.1 语音信号预处理第16-21页
        2.1.1 发音的选择第16页
        2.1.2 采集设备及方案第16-17页
        2.1.3 音频格式转换第17-18页
        2.1.4 预加重第18-19页
        2.1.5 采样频率转换第19页
        2.1.6 加窗和分帧第19-20页
        2.1.7 无声判别第20-21页
    2.2 基频提取第21-22页
        2.2.1 基音检测方法第21-22页
        2.2.2 自相关法第22页
        2.2.3 去除野点第22页
    2.3 语音障碍线性特征提取第22-26页
        2.3.1 基频特征Pitch第23-24页
        2.3.2 基频扰动Jitter第24-25页
        2.3.3 振幅扰动Shimmer第25-26页
        2.3.4 信噪比特征第26页
    2.4 语音障碍非线性特征提取第26-30页
        2.4.1 DFA(去趋势波动分析)第27页
        2.4.2 RPDE(复发周期密度熵)第27-29页
        2.4.3 D2(相关维度)第29页
        2.4.4 PPE(基频周期熵)第29-30页
    2.5 本章小结第30-31页
3 视频预处理及特征提取第31-38页
    3.1 视频数据采集第31-32页
        3.1.1 视频内容的选择第31页
        3.1.2 采集设备及方案第31-32页
    3.2 视频预处理第32页
    3.3 视频转化为图片第32-33页
    3.4 读取人脸关键点坐标信息第33页
    3.5 人脸关键点坐标预处理第33-35页
    3.6 人脸关键点特征提取第35-37页
        3.6.1 表情变化幅度特征提取第36页
        3.6.2 面部关键点震颤特征提取第36-37页
    3.7 本章小结第37-38页
4 疾病诊断及严重程度评估第38-60页
    4.1 问题归类第38-39页
        4.1.1 帕金森病的诊断第38页
        4.1.2 帕金森病严重程度的判断第38-39页
    4.2 聚类及特征选择第39-41页
        4.2.1 K-means聚类算法介绍第39-40页
        4.2.2 特征选择介绍第40-41页
    4.3 算法原理介绍第41-52页
        4.3.1 线性回归及逻辑回归第42-44页
        4.3.2 支持向量机与支持向量回归第44-48页
        4.3.3 决策树与随机森林第48-49页
        4.3.4 循环神经网络与长短期记忆网络第49-52页
    4.4 实验及结果分析第52-59页
        4.4.1 语音数据第52-53页
        4.4.2 视频数据第53-54页
        4.4.3 模型训练及实验结果评估第54-59页
    4.5 本章小结第59-60页
5 神经系统疾病诊断系统实现第60-66页
    5.1 需求分析第60-61页
        5.1.1 总体分析第60页
        5.1.2 需求分析第60-61页
    5.2 系统设计第61-62页
        5.2.1 系统框架第61页
        5.2.2 功能模块第61-62页
    5.3 主要功能第62-63页
    5.4 数据库及接口设计第63-64页
    5.5 界面展示第64-65页
    5.6 系统建设后期工作第65页
    5.7 本章小结第65-66页
结论第66-68页
参考文献第68-71页
附录A 附录内容名称第71-72页
    统一帕金森病评分量表(UPDRS)第71-72页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第72-73页
致谢第73-75页

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