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arxiv：2405.16959v1 [CS.CV] 2024年5月27日

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摘要。阿尔茨海默氏病是神经退行性疾病中最敏锐的疾病之一，它会导致齿轮能力的逐渐下降，在最坏的情况下，这种能力变得足够严重，足以与日常生活相处。目前尚无治愈方法，因此强烈需要早期诊断来尝试通过医疗治疗来减缓其进展。手写分析被认为是检测和理解某些神经系统疾病（包括阿尔茨海默氏病）的潜在工具。虽然单独手写分析不能提供对阿尔茨海默氏症的明确性疾病，但它可能会提供一些见解，并用于全面评估。Sigma-Mognormal模型被构想用于运动分析，也可以应用于手写。该模型返回一组对数正态参数作为输出，这构成了计算新颖和重要特征的基础。本文介绍了一种用于通过Sigma-lognormal模型提取的手写功能的机器学习方法。目的是开发一种支持系统，以帮助医生诊断和研究阿尔茨海默氏症，评估提取特征的有效性，最后研究其中的关系。

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