Atenção: Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada.
Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) | - |
Autor(es): dc.creator | Ribeiro, Luiz C.F. [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Afonso, Luis C.S. | - |
Autor(es): dc.creator | Papa, João P. [UNESP] | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:32:54Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:32:54Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-11 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-11 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-11-30 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2019.103477 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/201208 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/201208 | - |
Descrição: dc.description | Parkinson's Disease (PD) is a clinical syndrome that affects millions of people worldwide. Although considered as a non-lethal disease, PD shortens the life expectancy of the patients. Many studies have been dedicated to evaluating methods for early-stage PD detection, which includes machine learning techniques that employ, in most cases, motor dysfunctions, such as tremor. This work explores the time dependency in tremor signals collected from handwriting exams. To learn such temporal information, we propose a model based on Bidirectional Gated Recurrent Units along with an attention mechanism. We also introduce the concept of “Bag of Samplings” that computes multiple compact representations of the signals. Experimental results have shown the proposed model is a promising technique with results comparable to some state-of-the-art approaches in the literature. | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
Descrição: dc.description | UNESP - São Paulo State University School of Sciences | - |
Descrição: dc.description | UFSCar - Federal University of São Carlos Department of Computing | - |
Descrição: dc.description | UNESP - São Paulo State University School of Sciences | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2013/07375-0 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2014/12236-1 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 307066/2017-7 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 427968/2018-6 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Computers in Biology and Medicine | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Bag of samplings | - |
Palavras-chave: dc.subject | Handwritten dynamics | - |
Palavras-chave: dc.subject | Parkinson's disease | - |
Palavras-chave: dc.subject | Recurrent Neural Networks | - |
Título: dc.title | Bag of Samplings for computer-assisted Parkinson's disease diagnosis based on Recurrent Neural Networks | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: