Parkinsons sjukdom (PD) är en del av en större grupp neuromotoriska sjukdomar som kännetecknas av dopaminproducerande cellers progressiva död i hjärnan. Att tillhandahålla beräkningsverktyg för Parkinsons sjukdom med hjälp av en uppsättning data som innehåller medicinsk information är mycket önskvärt för att lindra de symtom som kan hjälpa mängden människor som vill upptäcka risken för sjukdom i ett tidigt skede. I detta dokument föreslås ett nytt hybrid intelligent system för förutsägelse av PD-progression med hjälp av bullerborttagning, klusterbildning och förutsägelsemetoder. Huvudkomponentanalys (PCA) och Förväntning Maximering (EM) används respektive för att ta itu med de multi-kollinjäritetsproblem i de experimentella datauppsättningar och kluster av data. Vi tillämpar sedan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) och Support Vector Reggression (SVR) för förutsägelse av PD progression. Experimentella resultat på offentliga Parkinson dataset visar att den föreslagna metoden märkbart förbättrar exaktheten av förutsägelsen av PD progression. Det hybrid intelligenta systemet kan hjälpa läkare i hälso- och sjukvården för tidig upptäckt av Parkinsons sjukdom. Parkinsons sjukdom (PD) är en degenerativ neurologisk sjukdom som kännetecknas av minskade dopaminnivåer i hjärnan [1] [2] [3]. PD är den näst vanligaste neurodegenerativa sjukdomen efter Alzheimers sjukdom 4-8. Denna sjukdom kännetecknas främst av fyra symtom: tremor, stelhet, bradykinesi och postural instabilitet 9,10. Även om dessa symtom förekommer i olika grader och kombinationer för olika individer, de är kroniska och degenerativa, gradvis förvärras med tiden. PD orsakar motoriska symtom och icke-motoriska symtom som kan påverka livskvaliteten 3, 11
Dessutom används en Support Vector Regression modell och Adaptive Neuro-Fuzzy Intelligent System (ANFIS) för att spåra progression av PD och för förutsägelse respektive REF.
Accuracy Improvement for Predicting Parkinson’s Disease Progression