摘要
帕金森病作为一种常见的神经退行性疾病,严重影响患者的生活质量。
早期诊断对延缓病程、改善预后至关重要。
近年来,随着生物医学技术的进步,高维生物数据为帕金森病的诊断提供了新的契机。
然而,高维数据存在信息冗余、噪声干扰等问题,传统诊断方法难以有效处理。
为此,本文针对高维数据降维和判别分析在帕金森病诊断中的应用研究进行综述。
首先介绍了帕金森病的背景、高维数据降维和判别分析的基本概念,并概述了国内外研究现状。
然后,详细阐述了常见的高维数据降维方法和判别分析方法,并结合帕金森病数据集分析了其应用情况。
最后,总结了现有研究的优势和局限性,并展望了未来的发展方向。
关键词:帕金森病;高维数据;降维;判别分析;机器学习
帕金森病(Parkinson’sdisease,PD)是一种常见的神经退行性疾病,其主要病理特征是中脑黑质多巴胺能神经元进行性丢失,导致患者出现静止性震颤、运动迟缓、肌强直和姿势步态异常等运动症状[1]。
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