Earticle

초록

한국어

노년기에 접어들면서 알츠하이머 다음으로 흔한 퇴행성 뇌 질환은 파킨슨병이다. 파킨슨병의 증상은 손 떨림, 행동의 느려짐, 인지기능의 저하 등 일상생활의 삶의 질을 저하시키는 요인이 된다. 파킨슨병은 조기진단을 통하여 병의 진행 속도를 늦출 수 있는 질환이다. 파킨슨병의 조기진단을 위해 오디오 음성 파일 입력으로 wav2vec을 이용하여 특징을 추출하고 딥러닝(ANN)으로 파킨슨병의 유무를 진단하는 알고리즘을 구현하였다. 오디오 음성 파일을 이용하여 파킨슨병을 진단하는 실험 결과 정확도는 97.47%로 나타났다. 기존의 뉴럴네트워크를 이용하여 파킨슨병을 진단하는 결과보다 좋은 결과를 나타냈다. 오디오 음성 파일을 wav2vec 이용으로 간단하게 실험을 과정을 줄일 수 있었으며, 실험 결과 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

영어

Parkinson’s disease is the second most common degenerative brain disease after Alzheimer’s in old age. Symptoms of Parkinson’s disease are factors that reduce the quality of life in daily life, such as shaking hands, slowing behavior and cognitive function. Parkinson’s disease that can slow the progression of the disease through early diagnosis. To diagnoze Parkinson’s disease early, an algorithm was implemented to extract features using wav2vec and to diagnose the presence or absence of Parkinson’s disease with deep learning(ANN). As a results of the experiment, the accuracy was 97.47%. It was better than the results of diagnosing Parkinson’s disease using the existing neural network. The audio voice file could simply reduce the experiment process and obtain improved results.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. wav2vec
3. 실험 및 결과
3.1 실험데이터
3.2 제안 알고리즘
4. 성능평가
5. 결론
REFERENCES

저자

• 윤희진 [ Hee-Jin Yoon | 장안대학교 IT학부 소프트웨어융합과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌