×

应用模糊神经系统诊断帕金森病。 (英语) Zbl 1423.92069号

小结:本研究提出了识别系统的设计,该系统将区分健康人和帕金森病患者。利用模糊系统和神经网络的融合对帕金森病进行诊断。给出了所提出的模糊神经系统(FNS)的结构和学习算法。本文描述的方法可以增强所设计系统的能力并有效区分健康个体。通过使用UCI机器学习库中获得的数据对系统进行仿真,证明了这一点。进行了对比研究,仿真结果表明,所提出的模糊神经系统提高了所设计系统的识别率。

MSC公司:

92 C50 医疗应用(一般)
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
62小时86 多元分析与模糊性
92年第35季度 与生物、化学和其他自然科学相关的PDE
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Betarbet,R。;Sherer,T.B。;Greenamyre,J.T.,帕金森病动物模型,生物论文,24,4,308-318(2002)·doi:10.1002/bies.10067
[2] 休斯·A·J。;丹尼尔,S.E。;基尔福德。;Lees,A.J.,《特发性帕金森病临床诊断的准确性:100例临床病理研究》,《神经病学、神经外科和精神病学杂志》,55,3,181-184(1992)·doi:10.1136/jnnp.55.3.181
[3] Little,文学硕士。;麦克沙里,体育。;罗伯茨,S.J。;科斯特洛,D.A.E。;Moroz,I.M.,《利用非线性递归和分形标度特性检测嗓音障碍》,生物医学工程在线,6,第23条(2007年)·数字对象标识代码:10.1186/1475-925x-6-23
[4] Little,文学硕士。;麦克沙里,体育。;亨特,E.J。;斯皮尔曼,J。;Ramig,L.O.,发音困难测量对帕金森病远程监测的适用性,IEEE生物医学工程学报,56,4,1015-1022(2009)·doi:10.1109/TBME.2008.2005954
[5] 辛格,N。;皮莱,V。;Choonara,Y.E.,《帕金森病治疗进展》,《神经生物学进展》,第81、1、29-44页(2007年)·doi:10.1016/j.神经生物学.2006.11.009
[6] Ho,A.K。;兰塞克,R。;Marigliani,C。;Bradshaw,J.L。;Gates,S.,《大样本帕金森病患者的言语障碍》,《行为神经学》,第11、3、131-137页(1998年)
[7] Hansen,J.H.L。;Gavidia-Ceballos,L。;Kaiser,J.F.,基于非线性算子的语音特征分析方法及其在声带病理评估中的应用,IEEE生物医学工程学报,45,3,300-313(1998)·doi:10.10109/10.661155
[8] 博亚诺夫,B。;Hadjitodorov,S.,病理嗓音的声学分析,IEEE《医学和生物工程杂志》,16,4-82(1997)
[9] Hadjitodorov,S。;博亚诺夫,B。;Teston,B.,通过特定类别神经图进行喉病理检测,IEEE生物医学信息技术汇刊,4,1,68-73(2000)·doi:10.1109/4233.826861
[10] 康茨,H。;Schreiber,T.,非线性时间序列分析(1999),英国剑桥:剑桥大学出版社,英国剑桥
[11] 哈斯蒂,T。;Tibshirani,R。;Friedman,J.H.,《统计学习的要素:数据挖掘、推断和预测:200幅全彩插图》(2001),美国纽约州纽约市:斯普林格,纽约州纽约州纽约·Zbl 0973.62007号
[12] Khan,T。;J.威斯汀。;Dougherty,M.,《帕金森氏病的语音可懂度分类,生物控制论和生物医学工程》,34,1,35-45(2014)·doi:10.1016/j.bbe.2013.10.03
[13] Prashanth,R。;Dutta Roy,S。;Mandal,P.K。;Ghosh,S.,SPECT成像早期帕金森病诊断的自动分类和预测模型,应用专家系统,41,7,3333-3342(2014)·doi:10.1016/j.eswa.2013.11.031
[14] 潘,S。;伊普利科奇,S。;英国沃里克。;Aziz,T.Z.,《帕金森氏病震颤分类——支持向量机和神经网络之间的比较》,《应用专家系统》,39,12,10764-10771(2012)·doi:10.1016/j.eswa.2012.02.189
[15] 辛格,G。;Samavedham,L.,《基于非监督学习的特征提取在神经退行性疾病鉴别诊断中的应用:帕金森病早期诊断的案例研究》,《神经科学方法杂志》,256,30-40(2015)·doi:10.1016/j.jneumeth.2015.08.011
[16] 张杰。;罗,X。;Small,M.,《在不嵌入的情况下检测伪周期时间序列中的混沌》,《物理评论》E,73,1(2006)·doi:10.1103/physreve.73.016216
[17] Polat,K.,基于模糊C均值聚类的特征加权法对帕金森病的分类,国际系统科学杂志,43,4,597-609(2012)·Zbl 1305.62375号 ·doi:10.1080/0207721.2011.581395
[18] Das,R.,《诊断帕金森病的多种分类方法的比较》,《应用专家系统》,37,2,1568-1572(2010)·doi:10.1016/j.eswa.2009.06.040
[19] Zadeh,L.A.,语言变量的概念及其在近似推理中的应用-I,信息科学,8,3,199-249(1975)·兹伯利039.78071 ·doi:10.1016/0020-0255(75)90036-5
[20] Jang,J.-S.R。;Sun,C.-T。;Mizutani,E.,《神经模糊与软计算》(1997),新泽西州新泽西州,美国:普伦蒂斯·霍尔,新泽西,新泽西
[21] 阿比耶夫·R·H。;Kaynak,O.,用于动态植物识别和控制的模糊小波神经网络——一种新型结构和比较研究,IEEE工业电子学报,55,8,3133-3140(2008)·doi:10.1109/tie.2008.924018
[22] Abiyev,R.H.,基于模糊聚类和梯度技术的时间序列预测模糊小波神经网络,神经计算与应用,20,2,249-259(2011)·数字对象标识代码:10.1007/s00521-010-0414-4
[23] 阿比耶夫·R·H。;O.卡纳克。;Alshanableh,T。;Mamedov,F.,基于聚类和梯度技术的2类神经模糊系统,应用于系统识别和信道均衡,应用软计算,11,1,1396-1406(2011)·doi:10.1016/j.asoc.2010.04.011
[24] Abiyev,R.H.,使用2型模糊神经网络进行信用评级,《工程中的数学问题》,2014年(2014年)·Zbl 1407.91261号 ·doi:10.1155/2014/460916
[25] 阿比耶夫·R·H。;阿利耶夫,R。;O.卡纳克。;Turksen,I.B。;Bonfig,K.W.,《计算智能技术及其实际应用的融合》,计算智能与神经科学,2015(2015)·doi:10.1155/2015/463147
[26] Do,Q.H。;Chen,J.-F.,《学生学习成绩分类中的神经模糊方法》,计算智能与神经科学,2013(2013)·doi:10.1155/2013/179097
[27] Subhi Al-Batah,M。;北美Mat Isa。;克莱布,M.F。;Al-Betar,M.A.,用于宫颈癌识别的具有自动特征提取算法的多自适应神经模糊推理系统,医学中的计算和数学方法,2014(2014)·Zbl 1307.92109号 ·doi:10.1155/2014/181245
[28] 卢,J.-T。;Chang,Y.-C。;Ho,C.-Y.,《基于自适应神经模糊推理系统和遗传算法的冷水机组负荷优化》,《工程中的数学问题》,2015(2015)·doi:10.1155/2015/306401
[29] 杨,Z。;王,Y。;Ouyang,G.,ESES患者和对照者背景脑电图信号分类的自适应神经模糊推理系统,科学世界杂志,2014(2014)·doi:10.1155/2014/140863
[30] 新泽西州卡萨波夫。;Song,Q.,DENFIS:动态演化神经模糊推理系统及其在时间序列预测中的应用,IEEE模糊系统汇刊,10,2,144-154(2002)·数字对象标识代码:10.1109/91.995117
[31] 梅洛,H。;Watada,J.,基于结构学习的模糊推理高斯粒子群算法用于训练神经网络,神经计算,172405-412(2016)·doi:10.1016/j.neucom.2015.03.104
[32] Bezdek,J.C.,《使用模糊目标函数算法的模式识别》(1981),美国纽约州纽约市:Plenum出版社,美国纽约市·Zbl 0503.68069号
[33] Chiu,S.L.,基于聚类估计的模糊模型识别,智能模糊系统杂志,2,3,267-278(1994)·doi:10.3233/IFS-1994-2306
[34] Yager,R.R。;Filev,D.P.,《通过山聚类生成模糊规则》,《智能与模糊系统杂志:工程与技术应用》,2,3,267-278(1994)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。