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1D 卷积变换器用于步态的帕金森病诊断

💡 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要

该研究提出了一种用于诊断帕金森病步态的混合ConvNet-Transformer架构，准确诊断帕金森病。实验结果表明，该方法对于不同阶段的帕金森病是有效的，最终准确率达到了88%。该方法可以推广和适应其他分类问题，在处理一维信号中的特征相关性和时空依赖性问题上具有潜力。

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标签

ConvNet-Transformer 准确率 卷积 帕金森病 步态诊断 特征相关性
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