音声分析によるパーキンソン病の検出

パーキンソン病（PD）は、脳細胞の機能不全とドーパミンを生成する能力の欠如によって引き起こされる神経変性疾患です。診断には、患者の神経系に対する多くの身体的および心理的テスト、専門家による検査が含まれており、いくつかの問題を引き起こします。この実験で使用されるPDスピーチデータセットは、比較的少ないデータポイントで大きな次元性を示しています。ランダムフォレスト分類器が使用され、個人をPDまたは健康な対照（HC）として分類します。提案されたシステムは、非侵襲的でコスト効果が高く、アクセスしやすいPD診断アプローチを提供し、医療の結果および患者の生活の質を向上させる可能性があります。この方法は、個人の音声の録音から一連の特徴を抽出します。その後、機械学習（ML）手法を使用して、録音された音声を分析し、パーキンソン病のケースを区別します。このプロジェクトは、早期のPD検出と介入のために音声分析を日常の臨床実践に統合することを促進することを目的としています。