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傳統(tǒng)基于語(yǔ)音的帕金森癥（PD）病情預(yù)測(cè)方法則是分別預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)癥狀評(píng)分（motor-UPDRS）和總體癥狀評(píng)分（ total-UPDRS）。為解決在單任務(wù)預(yù)測(cè)過(guò)程中，傳統(tǒng)方法無(wú)法利用任務(wù)之間的共享信息和預(yù)測(cè)性能不住的問題，提出了一種基于模型過(guò)濾的多任務(wù)回歸方法來(lái)預(yù)測(cè)帕金森癥患者的motor-UPDRS和total-UPDRS。首先，考慮到子任務(wù)語(yǔ)音特征對(duì)預(yù)測(cè)motor-UPDRS和total-UPDRS不同的影響，添加LI正則化項(xiàng)進(jìn)行特征選擇;其次，在構(gòu)建模型的同時(shí)，根據(jù)不同帕金森患者對(duì)象分布在不同的域，添加了過(guò)濾機(jī)制，來(lái)提高預(yù)測(cè)精度。在遠(yuǎn)程帕金森數(shù)據(jù)集仿真實(shí)驗(yàn)中，基于模型過(guò)濾的多任務(wù)回歸方法在預(yù)測(cè)UPDRS時(shí)，較單任務(wù)條件下最小二乘法（LS）模型預(yù)測(cè)motor值準(zhǔn)確度提高了67.2%，預(yù)測(cè)total值則提高了83.3%;相比單任務(wù)條件下決策回歸樹（ CART）模型預(yù)測(cè)motor值提高了64%，預(yù)測(cè)total值則提高了78.4%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于模型過(guò)濾的多任務(wù)回歸算法對(duì)UPDRS預(yù)測(cè)要優(yōu)于單任務(wù)回歸算法。
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