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。发表于：。该研究提出了一种用于诊断帕金森病步态的高效深度神经网络模型。具体地，我们引入了一种混合的 ConvNet-Transformer 架构，通过检测疾病的严重程度准确诊断帕金森病。所提出的架构通过单一的端到端模型充分利用了卷积神经网络和 Transformer...
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。
