KCI등재
SCOPUS
SCIE
A deep learning approach for prediction of Parkinson’s disease progression
저자
Afzal Hussain Shahid (National Institute of Technology Patna) ; Maheshwari Prasad Singh (National Institute of Technology Patna) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2020
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,SCIE
자료형태
학술저널
수록면
227-239(13쪽)
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This paper proposes a deep neural network (DNN) model using the reduced input feature space of Parkinson’s telemonitoringdataset to predict Parkinson’s disease (PD) progression. PD is a chronic and progressive nervous system disorder that aff ectsbody movement. PD is assessed by using the unifi ed Parkinson’s disease rating scale (UPDRS). In this paper, fi rstly, principalcomponent analysis (PCA) is employed to the featured dataset to address the multicollinearity problems in the dataset andto reduce the dimension of input feature space. Then, the reduced input feature space is fed into the proposed DNN modelwith a tuned parameter norm penalty (L2) and analyses the prediction performance of it in PD progression by predictingMotor and Total-UPDRS score. The model’s performance is evaluated by conducting several experiments and the result iscompared with the result of previously developed methods on the same dataset. The model’s prediction accuracy is measuredby fi tness parameters, mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), and coeffi cient of determination (R 2 ).
The MAE, RMSE, and R 2 values are 0.926, 1.422, and 0.970 respectively for motor-UPDRS. These values are 1.334, 2.221,and 0.956 respectively for Total-UPDRS. Both the Motor and Total-UPDRS score is better predicted by the proposed method.
This paper shows the usefulness and effi cacy of the proposed method for predicting the UPDRS score in PD progression.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2013-10-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (기타) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | SCOPUS 등재 (기타) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.19 | 0.19 | 0.16 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.14 | 0.16 | 0.379 | 0.21 |
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