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傳統(tǒng)基于語音的帕金森癥（PD）病情預(yù)測方法則是分別預(yù)測運動癥狀評分（motor-UPDRS）和總體癥狀評分（ total-UPDRS）。為解決在單任務(wù)預(yù)測過程中，傳統(tǒng)方法無法利用任務(wù)之間的共享信息和預(yù)測性能不住的問題，提出了一種基于模型過濾的多任務(wù)回歸方法來預(yù)測帕金森癥患者的motor-UPDRS和total-UPDRS。首先，考慮到子任務(wù)語音特征對預(yù)測motor-UPDRS和total-UPDRS不同的影響，添加LI正則化項進行特征選擇;其次，在構(gòu)建模型的同時，根據(jù)不同帕金森患者對象分布在不同的域，添加了過濾機制，來提高預(yù)測精度。在遠(yuǎn)程帕金森數(shù)據(jù)集仿真實驗中，基于模型過濾的多任務(wù)回歸方法在預(yù)測UPDRS時，較單任務(wù)條件下最小二乘法（LS）模型預(yù)測motor值準(zhǔn)確度提高了67.2%，預(yù)測total值則提高了83.3%;相比單任務(wù)條件下決策回歸樹（ CART）模型預(yù)測motor值提高了64%，預(yù)測total值則提高了78.4%。實驗結(jié)果表明，基于模型過濾的多任務(wù)回歸算法對UPDRS預(yù)測要優(yōu)于單任務(wù)回歸算法。
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