|
ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ
Биометрические данные и методы машинного обучения в диагностике и мониторинге нейродегенеративных заболеваний: обзор
И. А. Ходашинский, К. С. Сарин, М. Б. Бардамова, М. О. Светлаков, А. О. Слёзкин, Н. П. Корышев Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники
Аннотация:
Представлен обзор неинвазивных биометрических методов выявления и прогнозирования развития нейродегенеративных заболеваний. Дан анализ различных модальностей, используемых для диагностики и мониторинга. Рассмотрены такие модальности, как рукописные данные, электроэнцефалограмма, речь, походка, движение глаз, а также использование композиций данных модальностей. Проведен подробный анализ современных методов и систем принятия решений, основанных на машинном обучении. Представлены наборы данных, методы предобработки, модели машинного обучения, оценки точности при диагностике заболеваний. В заключении рассмотрены текущие открытые проблемы и будущие перспективы исследований в данном направлении.
Ключевые слова:
неинвазивные методы диагностики, нейродегенеративные заболевания, обработка биометрических сигналов, машинное обучение
Поступила в редакцию: 26.03.2022 Принята в печать: 30.08.2022
Образец цитирования:
И. А. Ходашинский, К. С. Сарин, М. Б. Бардамова, М. О. Светлаков, А. О. Слёзкин, Н. П. Корышев, “Биометрические данные и методы машинного обучения в диагностике и мониторинге нейродегенеративных заболеваний: обзор”, Компьютерная оптика, 46:6 (2022), 988–1019
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/co1095 https://www.mathnet.ru/rus/co/v46/i6/p988
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 37 | PDF полного текста: | 40 |
|