Convolutional neural networks-based early Parkinson’s disease classification using cycling data from a steerable indoor bicycle
Kim Y, Kim J, Kang S, Lee Y, Moon J, Kim SJ, Kim BJ et al.
حقق نموذج CNN دقة ~86.1% في الكشف المبكر عن مرض باركنسون باستخدام بيانات حركية ودينامكية مستمدة من ركوب الدراجة على منصة Ultiracer.
29 مريضًا بمرض باركنسون و36 شخصًا سليمًا كمجموعة ضابطة. استُخدم مستشعران لقوة العزم ذوا 6 محاور (فاصل المقود وعمود المقعد). بيانات الإدخال: 30 ثانية من بيانات ركوب الدراجة (القوة، العزم، السرعة، الحركة الجانبية) بالإضافة إلى البيانات الديموغرافية.



