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使用步态分析进行帕金森氏病检测：该研究项目旨在利用步态分析数据检测患者的帕金森氏病。 随后，该项目可以利用步态数据分析做出有力的推断，这将有助于将受此疾病影响的最常见人群汇总起来-源码
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上传时间: 2021-02-04
详细说明：使用步态分析进行帕金森氏病检测
对帕金森氏病（PD）患者和对照对象的步态分析已进行分析，以显示PD患者和对照对象的差异。 使用Phisonet的Gaitpdb数据库提供的数据（已在对象的每只脚上使用8个传感器来计算垂直地面反作用力（VGRF）），已使用7个统计函数执行了数据压缩，以获得数据的代表性图像。 统计函数（最小值，最大值，均值，中位数，标准差，偏度和峰度）已用于将超过300万个元组压缩为310个元组。 最后，各种机器学习技术已应用于转换后的数据集，以执行帕金森氏病的检测。 使用Logistic回归，决策树，随机森林，SVM（线性内核），SVM（RBF内核），SVM（多核）和k最近邻居进
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