基于语音混合信息特征协同优选判别的帕金森症检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于语音混合信息特征协同优选判别的帕金森症检测装置，包括：信号采集器、处理器以及结果输出模块；所述信号采集器：用于获取诊断对象的语音信息；所述处理器：包括用于提取语音特征的特征提取模块以及预先训练好的分类器，通过所述分类器判断诊断对象是否属于帕金森症患者；所述结果输出模块：用于输出分类器的判断结果。本发明专利技术提供的一种基于语音混合信息特征协同优选判别的帕金森症检测装置，诊断过程采用分类器，通过大量数据训练和测试，精度高，而且使用方便。

Parkinson disease detection device based on speech mixture information characteristic co optimization discrimination

The present invention discloses a collaborative Parkinson disease detection device, preferably discriminant feature of voice information based on mixed signal acquisition, including processor and result output module; the signal acquisition: for voice information acquisition diagnosis object; the processor includes: feature extraction module for speech feature extraction and classifier pre trained. By the classifier to determine whether the object belongs to diagnosis of Parkinson disease patients; the result output module used for judging output classifier. The invention provides a collaborative Parkinson disease detection device based on the characteristics of speech discriminating mixed information, diagnosis process using the classifier, through a large amount of data for training and testing, high precision, and easy to use.

【技术实现步骤摘要】
基于语音混合信息特征协同优选判别的帕金森症检测装置
本专利技术涉及电子医疗器械，具体涉及到一种基于语音混合信息特征协同优选判别的帕金森症检测装置。
技术介绍
帕金森症是一种多发于中老年的渐进性中枢神经系统变性疾病，又称巴金森氏症或柏金逊症，多在60岁以后发病。在帕金森症患者中，有50％～80％的病例起病隐袭，早期难以察觉而常被忽视，因此容易造成漏诊。但该病一旦形成将对患者生活造成影响。在发病早期，患者主要表现为功能障碍，如手指震颤、语音障碍和发音困难等。有研究表明语言功能性障碍是早期帕金森症的典型症状之一，有超过90％的帕金森症患者出现声带损伤，并伴随有大脑语言功能区病变。研究还表明，检测语言功能性障碍并能对其进行分级可以通过提取帕金森症病人语音语言学参数，并进行模式识别分类的方式。因此，检测语言障碍将有助于实现高准确性的帕金森病早期诊断。目前基于语音的帕金森病诊断的主流研究方法是：先提取语音特征，然后采用机器学习方法对其进行分析，实现分类。这些特征类型是通过语言病理学家先验知识获取的。其中包括了声带振动的基音频率、频率微扰、幅度微扰、谐波信噪比等。Little等人最早利用基于核方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于语音混合信息特征协同优选判别的帕金森症检测装置，其特征在于包括：信号采集器、处理器以及结果输出模块；所述信号采集器：用于获取诊断对象的语音信息；所述处理器：包括用于提取语音特征的特征提取模块以及预先训练好的分类器，通过所述分类器判断诊断对象是否属于帕金森症患者；所述结果输出模块：用于输出分类器的判断结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于语音混合信息特征协同优选判别的帕金森症检测装置，其特征在于包括：信号采集器、处理器以及结果输出模块；所述信号采集器：用于获取诊断对象的语音信息；所述处理器：包括用于提取语音特征的特征提取模块以及预先训练好的分类器，通过所述分类器判断诊断对象是否属于帕金森症患者；所述结果输出模块：用于输出分类器的判断结果。2.根据权利要求1所述的基于语音混合信息特征协同优选判别的帕金森症检测装置，其特征在于，所述处理器中的分类器按以下步骤进行预先训练：S1:提取样本数据集，首先选择M个受试者，受试者中包括帕金森患者和健康者，利用信号采集器分别采集每个受试者N个语音片段，每个语音片段采集至少一种发音内容，包括连续元音字母发音、数字发音、单词发音和短语句发音，通过特征提取模块从每个语音片段中提取K个特征参数，从而构成样本数据集，M、N、K均为正整数；S2：特征集变换，将同一受试者中N个语音片段所对应的K个特征参数扩展为一个N*K维的特征矩阵，然后采用留一法交叉验证，将样本数据集分为训练样本集和测试样本集，训练样本对应的测试样本集来自于不同的受试者；S3：权重计算和特征重构，基于训练样本集，采用Relief算法计算混合特征的权重，基于其权重大小，构造阈值，进行特征选择，从而得到优选后的混合特征子集；S4：分类器训练和测试，通过步骤S3获得重构后的训练样本集与测试样本集；设计分类器并重新对其进行训练和测试，直到分类结果达到预设指标，训练完成得到最...

【专利技术属性】
技术研发人员：李勇明，谢廷杰，王品，郑源林，张小恒，承欧梅，张艳玲，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50