LSTM-CNN: An efficient diagnostic network for Parkinson’s disease utilizing dynamic handwriting analysis

要約

背景と目的: 動的筆跡分析は、その非侵襲性と容易にアクセスできる性質により、パーキンソン病の早期診断に不可欠な補助方法として最近登場しました。
この研究では、患者の動的な手書き信号の特徴的な手書きパターンを分析するためのコンパクトで効率的なネットワーク アーキテクチャを設計し、それによってパーキンソン病の診断に客観的な識別を提供します。
方法: 提案されたネットワークは、長短期記憶 (LSTM) と畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の両方の利点を最大限に活用するハイブリッド深層学習アプローチに基づいています。
具体的には、LSTM ブロックは時変特徴を抽出するために採用され、CNN ベースのブロックは低計算コストのために 1 次元畳み込みを使用して実装されます。
さらに、ハイブリッド モデルのアーキテクチャは、優れたパフォーマンスを実現するためにアブレーション研究の下で継続的に改良されています。
最後に、提案された方法を 5 重交差検証の下で一般化して評価し、その効率と堅牢性を検証します。
結果: 提案されたネットワークは、新しい DraWritePD データセット ($96.2\%$) と確立された PaHaW データセット ($90.7\%$) の両方で優れた分類精度を達成することで、その多用途性を実証します。
さらに、このネットワーク アーキテクチャは優れた軽量設計でも際立っており、パラメータはわずか 0.084$M で占められ、浮動小数点演算の合計はわずか 0.59$M です。
また、ほぼリアルタイムの CPU 推論パフォーマンスも示し、推論時間の範囲は $0.106$ ～ $0.220$s です。
結論: パーキンソン病の正確な診断のために特徴的な手書きパターンを抽出する際の、提案されたハイブリッド ニューラル ネットワークの有効性と効率を系統的に実証する、広範な分析を伴う一連の実験を紹介します。

要約(オリジナル)

Background and objectives: Dynamic handwriting analysis, due to its non-invasive and readily accessible nature, has recently emerged as a vital adjunctive method for the early diagnosis of Parkinson’s disease. In this study, we design a compact and efficient network architecture to analyse the distinctive handwriting patterns of patients’ dynamic handwriting signals, thereby providing an objective identification for the Parkinson’s disease diagnosis. Methods: The proposed network is based on a hybrid deep learning approach that fully leverages the advantages of both long short-term memory (LSTM) and convolutional neural networks (CNNs). Specifically, the LSTM block is adopted to extract the time-varying features, while the CNN-based block is implemented using one-dimensional convolution for low computational cost. Moreover, the hybrid model architecture is continuously refined under ablation studies for superior performance. Finally, we evaluate the proposed method with its generalization under a five-fold cross-validation, which validates its efficiency and robustness. Results: The proposed network demonstrates its versatility by achieving impressive classification accuracies on both our new DraWritePD dataset ($96.2\%$) and the well-established PaHaW dataset ($90.7\%$). Moreover, the network architecture also stands out for its excellent lightweight design, occupying a mere $0.084$M of parameters, with a total of only $0.59$M floating-point operations. It also exhibits near real-time CPU inference performance, with inference times ranging from $0.106$ to $0.220$s. Conclusions: We present a series of experiments with extensive analysis, which systematically demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed hybrid neural network in extracting distinctive handwriting patterns for precise diagnosis of Parkinson’s disease.

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