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Parkinson’s Disease Detection Using biogeography-Based Optimization

Computers, Materials & Continua 2019年第7期61卷 11-26页

作者： Somayeh Hessam Shaghayegh Vahdat Irvan Masoudi Asl Mahnaz Kazemipoor Atefeh Aghaei Shahaboddin Shamshirband Timon Rabczuk Department of Health Services Administration South Tehran BranchIslamic Azad UniversityTehranIran Department of Healthcare Services Management School of Health Management&Information SciencesIran University of Medical SciencesTehranIran Clinic for Nutrition and Natural Medicine KarajIran Department of Communication Faculty of Social SciencesUniversity of TehranTehranIran Department for Management of Science and Technology Development Ton Duc Thang UniversityHo Chi Minh CityVietnam Faculty of Information Technology Ton Duc Thang UniversityHo Chi Minh CityVietnam Institute of Structural Mechanics Bauhaus-University WeimarWeimarGermany

In recent years,Parkinson’s Disease(PD)as a progressive syndrome of the nervous system has become highly prevalent *** this study,a novel hybrid technique established by integrating a Multi-layer Perceptron Neural Network(MLP)with the biogeography-based Optimization(BBO)to classify PD based on a series of biomedical voice *** is employed to determine the optimal MLP parameters and boost prediction *** inputs comprised of 22 biomedical voice *** proposed approach detects two PD statuses:0-disease status and 1-good control *** performance of proposed methods compared with PSO,GA,ACO and ES *** outcomes affirm that the MLP-BBO model exhibits higher precision and suitability for PD *** proposed diagnosis system as a type of speech algorithm detects early Parkinson’s symptoms,and consequently,it served as a promising new robust tool with excellent PD diagnosis performance.

关键词： Parkinson’s disease(PD) biomedical voice measurements multi-layer perceptron neural network(MLP) biogeography-based optimization(BBO) medical diagnosis bio-inspired computation

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