A New Approach to Diagnose Parkinson’s Disease Using a Structural Cooccurrence Matrix for a Similarity Analysis
المؤلفون المشاركون
Souza, João W. M. de
Alves, Shara S. A.
Rebouças, Elizângela de S.
Almeida, Jefferson S.
Rebouças Filho, Pedro P.
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Parkinson’s disease affects millions of people around the world and consequently various approaches have emerged to help diagnose this disease, among which we can highlight handwriting exams.
Extracting features from handwriting exams is an important contribution of the computational field for the diagnosis of this disease.
In this paper, we propose an approach that measures the similarity between the exam template and the handwritten trace of the patient following the exam template.
This similarity was measured using the Structural Cooccurrence Matrix to calculate how close the handwritten trace of the patient is to the exam template.
The proposed approach was evaluated using various exam templates and the handwritten traces of the patient.
Each of these variations was used together with the Naïve Bayes, OPF, and SVM classifiers.
In conclusion the proposed approach was proven to be better than the existing methods found in the literature and is therefore a promising tool for the diagnosis of Parkinson’s disease.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Souza, João W. M. de& Alves, Shara S. A.& Rebouças, Elizângela de S.& Almeida, Jefferson S.& Rebouças Filho, Pedro P.. 2018. A New Approach to Diagnose Parkinson’s Disease Using a Structural Cooccurrence Matrix for a Similarity Analysis. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130836
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Souza, João W. M. de…[et al.]. A New Approach to Diagnose Parkinson’s Disease Using a Structural Cooccurrence Matrix for a Similarity Analysis. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130836
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Souza, João W. M. de& Alves, Shara S. A.& Rebouças, Elizângela de S.& Almeida, Jefferson S.& Rebouças Filho, Pedro P.. A New Approach to Diagnose Parkinson’s Disease Using a Structural Cooccurrence Matrix for a Similarity Analysis. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130836
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130836
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر