一种基于语音的帕金森症严重程度诊断方法

本发明公开了一种基于语音的帕金森症严重程度诊断方法，属于模式识别技术领域。

该方法通过以下步骤实现：

1. 帕金森症患者的语音信号及其对应UPDRS分值的采集；
2. 语音信号进行特征提取；
3. 使用岭回归模型构建域适应算法；
4. 对得到的所有岭回归模型利用待测患者已知数据进行模型过滤；
5. 将过滤后剩余的岭回归模型进行模型融合；
6. 利用融合之后的模型对待测患者进行UPDRS分值预测，实现对帕金森症病情严重程度的预测诊断。

本发明使用机器学习算法来进行帕金森病情严重程度的预测诊断，降低了帕金森疾病诊断的成本，提高了诊断效率。通过帕金森症患者历史数据学习语音数据与UPDRS之间的关系来诊断，减小了评估误差。

本发明公开了一种基于语音的帕金森症严重程度诊断方法，属于模式识别技术领域。该方法通过以下步骤实现(1)帕金森症患者的语音信号和及其对应UPDRS分值的采集；(2)语音信号进行特征提取；(3)使用岭回归模型构建域适应算法；(4)对得到的所有岭回归模型利用待测患者已知数据进行模型过滤；(5)将过滤后剩余的岭回归模型进行模型融合；(6)利用融合之后的模型对待测患者进行UPDRS分值预测，实现对帕金森症病情严重程度的预测诊断。本发明使用机器学习算法来进行帕金森病情严重程度的预测诊断，降低了帕金森疾病诊断的成本，提高了诊断效率，通过帕金森症患者历史数据学习语音数据与UPDRS之间的关系来诊断，减小了评估误差。