基于机器学习的帕金森病语音诊断方法研究

资源摘要信息:"本项目的核心是应用机器学习技术，通过语音分析来实现帕金森病的诊断。帕金森病是一种影响神经系统功能的慢性进展性疾病，主要表现为运动障碍，包括静止性震颤、肌肉僵硬、运动迟缓和姿势平衡障碍等。传统的诊断方式依赖于医生的专业知识和昂贵的医疗设备，耗时且成本高。 为解决这一问题，项目团队收集了帕金森病患者和健康人的语音数据，从中提取了若干语音特征，包括但不限于音高、音量和发音时长等。这些语音特征经过预处理和特征工程步骤后，被输入到不同的机器学习模型中进行训练。 在众多的机器学习算法中，项目主要采用了支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络（Neural Network）等算法进行数据训练和测试。这些算法各有特点，支持向量机擅长处理高维数据和非线性分类问题；随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并对它们的预测结果进行投票或平均来提高预测准确性；神经网络，尤其是深度学习模型，能够自动学习数据的复杂结构和特征。 实验结果表明，这些基于机器学习的方法能够以超过90%的准确率区分帕金森病患者和健康人。这一发现具有重要意义，因为它不仅验证了通过语音分析来诊断帕金森病的可能性，而且为将来开发出快速、便捷、成本低廉的诊断工具打下了基础。 项目的文件清单包含以下文件： - data.csv：包含用于模型训练和测试的原始语音数据。 - parkinsons.csv：包含标记了帕金森病患者和健康人的分类信息的数据集。 - tree.dot：可能是一个用DOT语言描述的决策树可视化文件，用于展示随机森林算法训练结果中的树结构。 - README.md：通常包含项目的简要说明，安装指南，以及如何使用提供的数据和代码。 - tree.png：决策树的图形表示，便于可视化理解和展示。 - rescaled_data_algorithm_comparison.py：可能包含用于比较不同算法表现时对数据进行标准化处理的Python脚本。 - algorithm_comparison.py：包含用于比较不同机器学习算法性能的代码。 - algorithm_comparison_praat.py：包含使用Praat语音分析软件与机器学习算法相结合的特定比较代码。 - nn.py：包含神经网络模型实现的代码。 - knn.py：包含K最近邻（K-Nearest Neighbors）算法实现的代码。 项目的成果不仅为帕金森病的诊断提供了新的途径，而且对机器学习在医学诊断领域中的应用具有积极的推动作用。通过这样的跨学科研究，可以在未来帮助更多的患者及时发现并管理他们的健康状况。"