RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2022, том 46, выпуск 6, страницы 988–1019 (Mi co1095)

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ

Биометрические данные и методы машинного обучения в диагностике и мониторинге нейродегенеративных заболеваний: обзор

И. А. Ходашинский, К. С. Сарин, М. Б. Бардамова, М. О. Светлаков, А. О. Слёзкин, Н. П. Корышев

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Аннотация: Представлен обзор неинвазивных биометрических методов выявления и прогнозирования развития нейродегенеративных заболеваний. Дан анализ различных модальностей, используемых для диагностики и мониторинга. Рассмотрены такие модальности, как рукописные данные, электроэнцефалограмма, речь, походка, движение глаз, а также использование композиций данных модальностей. Проведен подробный анализ современных методов и систем принятия решений, основанных на машинном обучении. Представлены наборы данных, методы предобработки, модели машинного обучения, оценки точности при диагностике заболеваний. В заключении рассмотрены текущие открытые проблемы и будущие перспективы исследований в данном направлении.

Ключевые слова: неинвазивные методы диагностики, нейродегенеративные заболевания, обработка биометрических сигналов, машинное обучение

Поступила в редакцию: 26.03.2022
Принята в печать: 30.08.2022

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1134



© МИАН, 2024