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노년기 3대 질환 중 하나인 파킨슨병은 환자의 70 % 이상이 음성 장애를 앓고 있으며 최근 음성 신호를 통한 파킨슨병의 진단 방법들이 고안되고 있다. 본 논문에서는 음성 특징을 이용한 심층 잔류 순환 신경망 기반의 파킨슨병 진단 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 파킨슨병 진단을 위한 음성 특징을 선택하고 이를 심층 잔류 순환 신경망에 적용하여 파킨슨병 환자를 식별한다. 제안하는 심층 잔류 순환 신경망은 심층 순환 신경망에 잔류 학습 방식을 결합한 알고리즘으로 파킨슨병 진단에서 기존의 식별 알고리즘보다 더 높은 인식률을 보인다.
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M. A. Little / 2009 / Suitability of dysphonia measurements for telemonitoring of Parkinson’s disease / IEEE Trans. on Biomedical Engineering 56:1015~1022
T. K. Karikari / 2018 / Commentary: global, regional, and national burden of neurological disorders during 1990-2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015 / Front. Neurol 9:1~2
J. Jankovic / 2008 / Parkinson’s disease: clinical features and diagnosis / J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry 79:368~376
M. R. McNeil / 2009 / Clinical Management of Sensorimotor Speech Disorders / Thieme :166~186
L. Hartelius / 1994 / Speech and swallowing symptoms associated with Parkinson’s disease and multiple sclerosis: a survey / Folia Phoniatr Logop 46:9~17
T. K. Karikari / 2018 / Commentary: global, regional, and national burden of neurological disorders during 1990-2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015 / Front. Neurol 9:1~2
J. Jankovic / 2008 / Parkinson’s disease: clinical features and diagnosis / J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry 79:368~376
M. R. McNeil / 2009 / Clinical Management of Sensorimotor Speech Disorders / Thieme :166~186
L. Hartelius / 1994 / Speech and swallowing symptoms associated with Parkinson’s disease and multiple sclerosis: a survey / Folia Phoniatr Logop 46:9~17
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