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。