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摘要 - 在这项研究中，我们探讨了使用频谱图代表了用于评估神经退化性疾病的手写信号，包括42个健康对照（CTL），35名患有帕金森氏病的受试者（PD），21例患有阿尔茨海默氏病（AD）和15例患有帕克森病的疾病模仿（PDM）。我们使用基于多通道的固定尺寸和基于框架的频谱图应用了CNN和CNN-BLSTM模型进行二进制分类。我们的结果表明，手写任务和频谱渠道组合会显着影响分类性能。AD与CTL的F1得分最高（89.8％），而PD与CTL达到74.5％，PD与PDM的得分为77.97％。CNN始终优于CNN-BlstM。测试了不同的滑动窗口长度，以构建基于框架的频谱图。一个1秒的窗口最适合AD，更长的Windows改进的PD分类，并且窗口长度对PD与PDM的影响很小。索引项 - 手写，神经退行性疾病，固定尺寸频谱图，基于框架的频谱图，通道。
使用框架级手写嵌入
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