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2023111111304299510.pdf div>
由Pradip Dattatray Bhintade DN：C = IN，O = Maharashtra的政府，OU =行业能源和劳动部，2.5.4.20 = 148166B6B6B7506A6C0272726418297AE7256 770D670D66FCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFCFC59772 = PostalCode = 400032，ST = Maharashtra，SerialNumber = 70AB5B7C0DEE32FCEE54C2D940368CB9D 34A7A7AEDC3404176B76B7D9B009B0082921CFF0， +05'30'
优化基于面部表达的神经疾病患者的重症监护的深度学习模型
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1364优化的深度学习模型，以基于面部表达的神经疾病患者的重症监护，以面部表达患者的患者Dattatray G. Kulkarni 6和Parikshit N. Mahalle 7，*抽象的面部表情在非语言交流中起着重要作用。阅读患有神经疾病的人的面部表情至关重要，因为它们可能大大降低了口头交流能力。这样的评估需要接受医学专家的彻底检查，这可能是昂贵且具有挑战性的。借助低成本，非侵入性的，自动化的面部表达检测技术，专家可以诊断神经系统疾病。为了确定帕金森氏症，中风，阿尔茨海默氏症和贝尔麻痹疾病的人的面部表情，这项研究构建了一种微调的深度学习模型（FTDLM）。该数据集最初是从著名的互联网站点收集的。此外，还会收集使用公共访问的来源，患者最常见的面部表情的原始照片，例如通常，快乐，悲伤和愤怒。确定在寻找帕金森氏病症状时确定个体差异是否可行是数据分析的目的。裁剪以更改输入图像的图像。随后，检查了采用高斯滤波器的预处理方法，以消除噪声。使用FTDLM，使用预处理的图像来对情绪进行分类。在此建议的模型中合并了新的卷积神经网络（NCNN）和增强的黄金搜索算法（EGSA）。egsa在NCNN中用于选择超参数。建议的方法是在Python中进行的，准确性，灵敏度，特异性，回忆和精度的统计测量用于评估性能。此外，这与传统方法相反。