本研究提出了一种自适应小波滤波器(AWF)，旨在增强眼底OCT图像的纹理特征，从而提高帕金森病的自动筛查性能和可信度。

本研究提出了一种双头深度神经网络，用于在双语环境中通过语音检测帕金森病。该模型在斯洛伐克语和西班牙语的检测能力显著优于传统单语言模型。

本研究提出了AI驱动的对话式日志记录系统PATRIKA，旨在改善帕金森病患者的信息收集。该系统通过互动和个性化设计，提高患者参与感，解决传统日志记录中的信息不完整和不准确问题，显示出在治疗管理中的重要潜力。

本研究解决了当前帕金森病（PD）进展预测方法成本高、耗时长且需要专业设备与技能的问题。通过比较长短期记忆（LSTM）网络和科尔莫戈罗夫-阿诺德（KAN）网络，提出了使用动态学习的回归方法来提高预测精度。研究发现，KAN在预测PD进展方面表现优于其他模型，显示了人工智能和机器学习在医疗保健中的潜力，能够改善临床预测并提升患者护理与治疗策略。

本研究利用长短期记忆网络（LSTM）和多层感知机（MLP）分析帕金森病患者的语音信号特征，以提高早期诊断和疾病进展预测的准确性。结果表明，所选特征能有效预测疾病在2期和3期的进展。

本研究提出了一种基于LSTM的深度学习模型，用于检测帕金森病患者的步态冻结现象，检测精度达到97.71%，显示出在帕金森病诊断中的潜力。

本研究提出FOGSense系统，利用Gramian角场和联邦学习技术，提高帕金森病患者冻结步态（FOG）检测的准确性。在非控制环境下，FOGSense的检测准确性提高了10.4%，并展现出良好的个性化适应性和对缺失数据的鲁棒性。

本研究解决了语音基础的帕金森病检测模型可解释性不足的问题，评估了多种可解释性方法以识别特有的语音特征，支持临床决策。尽管结果一致，但专家提供的信息仍显不足。

本研究提出了一种新型自监督和运动增强自编码器MA²，旨在解决现有步态基础自动疾病检测方法的不足。该方法利用多头自注意力机制提升模型准确性，在有限样本上实现了90.91%的准确率，并在帕金森病数据集上展现出78.57%的推广能力。

本研究通过分析书写过程中的运动学和压力特征，成功区分帕金森病患者与健康对照，构建的书写数据库使得支持向量机（SVM）分类器的诊断准确率达到81.3%。

本研究提出了一种结合卷积神经网络和注意力机制的新方法，用于帕金森病阶段预测，显著提升了预测准确性和模型鲁棒性。实验结果表明，采用注意力机制的模型效果最佳。

本研究提出GAMMA-PD框架，通过整合影像和非影像数据，有效分析帕金森病的多模态数据，预测运动障碍症状，并提供临床解释。

本研究探讨了帕金森病早期阶段的语音障碍问题，分析了数据集稀缺对研究的限制。介绍了最新的深度学习方法，包括端到端学习、迁移学习和深度声学特征提取。强调了这些方法在诊断有效性与解释性方面的优势和挑战。该研究为未来PD诊断技术的发展提供了重要见解，揭示了偏差和隐私问题的潜在影响。

本研究调查了通用人体动作编码器在分析帕金森病患者步态模式方面的应用。结果显示，这些模型在分析帕金森步态等病理性动作方面的有效性尚未得到充分验证。通过评估预训练的人体动作编码器模型，发现基于特征的模型在预测步态得分方面表现更好。编码器模型在帕金森病训练集上进行微调后，性能更佳。这一发现揭示了运动编码器模型对微妙临床变化的敏感性。最后，建立了基于骨架的动作编码器模型分析的基准。

本研究提出了一种新颖的分词器LiPCoT，利用线性预测编码构建潜在空间，实现自监督学习。实验结果显示，LiPCoT在帕金森病分类任务中显著提高了分类精度，展示了自监督学习在小样本数据集上的潜力。

帕金森病的诊断受限于缺乏公开可获取的语音数据集。深度学习方法包括端到端学习、迁移学习和深度声学特征提取。端到端学习方法主要使用卷积神经网络和变压器，但面临数据和计算资源限制。迁移学习可以提供更强大的诊断和跨语言普适性。深度声学特征提取方法的性能较低。未解决的问题包括偏差、可解释性和隐私。需要进一步研究。

该研究提出了一种高效的深度神经网络模型，用于诊断帕金森病步态。该模型采用ConvNet-Transformer架构，准确诊断帕金森病严重程度，准确率达到88%。该方法具有推广和适应其他分类问题的潜力。

综述了帕金森病识别的综合方法，重点介绍了机器学习和数据驱动方法的进展。研究发现，声学特征和先进的机器学习技术能够有效区分帕金森病患者和健康对照组。总结了不同模型的比较，确定了最有效的识别方法，并提出了未来研究的潜在方向。