帕金森早期诊断准确率提高至 90.2%，深圳先进院联合中山一院提出 GSP-GCNs 模型
原文中文，约2800字，阅读约需7分钟。发表于：。有数据显示，预计到 2030 年，我国帕金森病患者总数将达到 500 万人，几乎达到全球患病人数的一半。但目前帕金森病的发病机制尚未可知，仅 20% 的病例可归因于特定的遗传因素，因此早期诊断面临重大挑战。 针对于此，中国科学院深圳先进技术研究院和中山大学附属第一医院的研究人员，利用帕金森病言语运动任务的异常脑电特征，提出了一种图信号处理-图卷积网络 (GSP-GCNs)...
中山大学附属第一医院和中科大先进院的研究团队提出了一种利用脑电图数据诊断帕金森病的深度学习模型。该模型通过挖掘脑功能网络实现高精度诊断，分类准确率达到90.2%，比其他模型提高了9.5%。计算复杂度低且可解释性良好，为帕金森病早期诊断提供了新方法。
