[2510.17373] फ़ीचर फ़्यूज़न और अनुकूली वर्ग संतुलन के माध्यम से चेहरे की अभिव्यक्ति-आधारित पार्किंसंस रोग की गंभीरता का निदान

यिनताओ झोउ और 4 अन्य लेखकों द्वारा फ़ीचर फ़्यूज़न और एडेप्टिव क्लास बैलेंसिंग के माध्यम से फेशियल एक्सप्रेशन-आधारित पार्किंसंस रोग गंभीरता निदान शीर्षक वाले पेपर का एक पीडीएफ देखें।

पीडीएफ देखें
HTML (प्रयोगात्मक)

अमूर्त:पार्किंसंस रोग (पीडी) की गंभीरता का निदान संभावित रोगियों का शीघ्र पता लगाने और अनुरूप हस्तक्षेप अपनाने के लिए महत्वपूर्ण है। चेहरे की अभिव्यक्ति के आधार पर पीडी का निदान करना पीडी रोगियों के “नकाबपोश चेहरे” लक्षण पर आधारित है और इसकी सुविधा और सामर्थ्य के कारण हाल ही में इसमें रुचि बढ़ रही है। हालाँकि, वर्तमान चेहरे की अभिव्यक्ति-आधारित दृष्टिकोण अक्सर एक ही प्रकार की अभिव्यक्ति पर निर्भर करते हैं जिससे गलत निदान हो सकता है, और विभिन्न पीडी चरणों में वर्ग असंतुलन को नजरअंदाज कर दिया जाता है जो भविष्यवाणी के प्रदर्शन को ख़राब कर देता है। इसके अलावा, अधिकांश मौजूदा विधियां पीडी की गंभीरता का निदान करने के बजाय बाइनरी वर्गीकरण (यानी, पीडी / गैर-पीडी) पर ध्यान केंद्रित करती हैं। इन मुद्दों को संबोधित करने के लिए, हम पीडी गंभीरता निदान के लिए एक नई चेहरे की अभिव्यक्ति-आधारित पद्धति का प्रस्ताव करते हैं जो ध्यान-आधारित सुविधा संलयन के माध्यम से कई चेहरे की अभिव्यक्ति विशेषताओं को एकीकृत करती है। इसके अलावा, हम एक अनुकूली वर्ग संतुलन रणनीति के माध्यम से वर्ग असंतुलन की समस्या को कम करते हैं जो उनके वर्ग वितरण और वर्गीकरण कठिनाई के आधार पर प्रशिक्षण नमूनों के योगदान को गतिशील रूप से समायोजित करता है। प्रायोगिक परिणाम पीडी गंभीरता निदान के लिए प्रस्तावित विधि के आशाजनक प्रदर्शन के साथ-साथ ध्यान-आधारित सुविधा संलयन और अनुकूली वर्ग संतुलन की प्रभावकारिता को प्रदर्शित करते हैं।