帕金森病

项目文档：基于语音信号分析与机器学习的帕金森病智能检测系统摘要：帕金森病是一种以运动迟缓、静止性震颤和肌强直为主要临床特征的中枢神经系统退行性疾病，其患病率随人口老龄化不断上升。研究表明，约有九成的帕金森病患者在病程中会出现不同程度的语音障碍，且发声异常往往在运动症状明显之前即已出现，因此语音信号被认为是帕金森病早期辅助筛查的重要生物标志。相比传统依赖量表评估和影像学检查的诊断方式，基于语音的检测方法具有无创、低成本、易采集和可远程实施等突出优势，在大规模社区筛查中具有广阔的应用前景。

基于MATLAB脑电信号的帕金森病抑郁症检测研究摘要：帕金森病（Parkinson’s Disease, PD）是一种常见的神经退行性疾病，患者常伴有抑郁症状，但临床上两者的症状具有相似性，难以准确区分。本研究提出了一种基于脑电信号（Electroencephalogram, EEG）分析的PD抑郁症自动检测方法。该方法采用线性预测编码（Linear Predictive Coding, LPC）技术提取EEG信号的频谱特征，并利用马氏距离分类器进行分类识别。

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