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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Bag of Samplings for computer-assisted Parkinson's disease diagnosis based on Recurrent Neural Networks

Texto completo
Autor(es):
Ribeiro, Luiz C. F. [1] ; Afonso, Luis C. S. [2] ; Papa, Joao P. [1]
Número total de Autores: 3
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Sao Paulo State Univ, UNESP, Sch Sci, Sao Paulo, SP - Brazil
[2] Univ Fed Sao Carlos, UFSCar, Dept Comp, Sao Carlos, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE; v. 115, DEC 2019.
Citações Web of Science: 2
Resumo

Parkinson's Disease (PD) is a clinical syndrome that affects millions of people worldwide. Although considered as a non-lethal disease, PD shortens the life expectancy of the patients. Many studies have been dedicated to evaluating methods for early-stage PD detection, which includes machine learning techniques that employ, in most cases, motor dysfunctions, such as tremor. This work explores the time dependency in tremor signals collected from handwriting exams. To learn such temporal information, we propose a model based on Bidirectional Gated Recurrent Units along with an attention mechanism. We also introduce the concept of ``Bag of Samplings{''} that computes multiple compact representations of the signals. Experimental results have shown the proposed model is a promising technique with results comparable to some state-of-the-art approaches in the literature. (AU)

Processo FAPESP: 14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?
Beneficiário:Alexandre Xavier Falcão
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
Beneficiário:José Alberto Cuminato
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs