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HCT: 高混合卷积 - 变形器模型用于帕金森病的步态检测和严重程度预测

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内容提要

该研究提出了一种基于深度学习模型的帕金森病诊断方法，利用静息状态脑电图信号。该模型由卷积神经网络、双向门控循环单元和注意力机制构成，并在三个公开数据集上进行评估。结果表明该模型能准确诊断帕金森病，对患者治疗和帕金森病早期检测具有重要意义。

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标签

卷积 卷积神经网络 帕金森病 深度学习 脑电图 诊断方法
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