基于语音的帕金森症诊断与病情级别预测

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综合介绍
帕金森症是一种常见的全球范围的慢性神经系统疾病，主要影响患者的运动系统，对患者生活造成了严重影响。患者发出的元音/a/中包含丰富的病理信息，通过对患者的元音/a/进行降噪、病理特征提取等步骤，利用统计机器学习方法预测用户是否患有帕金森症。如果是帕金森症患者，则可以跟踪患者病情发展状况，利用机器学习对患者后期病情级别作出预测。如果无论是语音处理算法还是机器学习方法，都是比较成熟的方法，将两种科学方法结合应用到医学诊断中，取得了较好的结果。项目采用传统的C/S架构，客户端采用的是Android，服务端架构到Linux环境下，系统数据库采用的是mysql数据库。相对于传统的帕金森症诊断过程，具有便捷、迅速、误诊率低等优越特点。当用户怀疑自己可能是帕金森症患者，却因为时间问题不能到医院检查，可以参考App反馈的检测结果。当用户是一名帕金森症患者，想了解自己的症状是否严重，可以参考App反馈的病情预测结果。当用户是一名帕金森症患者，并想要了解帕金森症相关知识，可以利用App辅助功能。
创新要点

技术指标
经过测试验证，系统的误诊率在20%左右（目前传统方法误诊率在60%~90%）。
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