BACKGROUND AND RELATED WORKThe diag

BACKGROUND AND RELATED WORK
The diagnosis of disease can be viewed as a classification
task that sorts subjects into two classes: those with disease
and those without it. Machine learning methods and, in
Manuscript received April 23, 2010. This work was supported in part by
the National Science Foundation Graduate Research Fellowship Program.
I. Tien and S. D. Glaser are with the Center for Information Technology
Research in the Interest of Society (CITRIS), University of California,
Berkeley, CA 94720 USA (emails: itien@berkeley.edu and
glaser@berkeley.edu).
M. J. Aminoff is with the Neurology Department, University of
California, San Francisco, CA 94143 USA (email:
aminoffm@neurology.ucsf.edu).
particular, support vector machines (SVMs) are a powerful
tool for use in classification tasks, especially in high
dimensions. In Parkinson’s disease (PD), SVM has been
used to estimate the severity of tremor, bradykinesia, and
dyskinesia [1]. Studies of gait in PD using SVMs have been
limited to plantar pressure data [2] and ground reaction
forces [3]. The equipment used for these studies only
provides information related directly to the foot hitting the
ground. For example, stride time can be obtained, but no
information can be obtained regarding how the foot moves
during a stride. This limits the understanding of the physical
characteristics of gait that distinguish PD patients from
healthy subjects.

0/5000

จาก: -

เป็น: -

ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]

คัดลอก!

BACKGROUND AND RELATED WORKThe diagnosis of disease can be viewed as a classificationtask that sorts subjects into two classes: those with diseaseand those without it. Machine learning methods and, inManuscript received April 23, 2010. This work was supported in part bythe National Science Foundation Graduate Research Fellowship Program.I. Tien and S. D. Glaser are with the Center for Information TechnologyResearch in the Interest of Society (CITRIS), University of California,Berkeley, CA 94720 USA (emails: itien@berkeley.edu andglaser@berkeley.edu).M. J. Aminoff is with the Neurology Department, University ofCalifornia, San Francisco, CA 94143 USA (email:aminoffm@neurology.ucsf.edu).particular, support vector machines (SVMs) are a powerfultool for use in classification tasks, especially in highdimensions. In Parkinson’s disease (PD), SVM has beenused to estimate the severity of tremor, bradykinesia, anddyskinesia [1]. Studies of gait in PD using SVMs have beenlimited to plantar pressure data [2] and ground reactionforces [3]. The equipment used for these studies onlyprovides information related directly to the foot hitting theground. For example, stride time can be obtained, but noinformation can be obtained regarding how the foot movesduring a stride. This limits the understanding of the physicalcharacteristics of gait that distinguish PD patients fromhealthy subjects.

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]

คัดลอก!

ความเป็นมาและการทำงานที่เกี่ยวข้องการวินิจฉัยของโรคสามารถมองได้ว่าการจัดหมวดหมู่งานที่เรียงลำดับวิชาเป็นสองชั้น: ผู้ที่มีโรคและผู้ที่ไม่ได้ วิธีการเรียนรู้เครื่องและในต้นฉบับที่ได้รับวันที่ 23 เมษายน 2010 งานนี้ได้รับการสนับสนุนในส่วนของมูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติบัณฑิตการวิจัยโครงการทุน. I. เทียนและ SD ตับอยู่กับศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศการวิจัยในความสนใจของสังคม(CITRIS) University of California, Berkeley, CA 94720 สหรัฐอเมริกา (อีเมล: itien@berkeley.edu และglaser@berkeley.edu). MJ Aminoff อยู่กับ ภาควิชาประสาทวิทยาจากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนียซานฟรานซิสโกประเทศสหรัฐอเมริกา94143 (อีเมล:. aminoffm@neurology.ucsf.edu) โดยเฉพาะอย่างยิ่งการสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ (SVMs) จะมีประสิทธิภาพเครื่องมือสำหรับใช้ในงานที่จัดหมวดหมู่โดยเฉพาะอย่างยิ่งในที่สูงขนาด ในโรคพาร์กินสัน (PD) SVM ได้รับการใช้ในการประเมินความรุนแรงของการสั่นสะเทือนที่bradykinesia และดายสกิน[1] การศึกษาการเดินใน PD ใช้จำแนกได้ถูกจำกัด ให้ข้อมูลความดัน plantar [2] และปฏิกิริยาพื้นดินกองกำลัง[3] อุปกรณ์ที่ใช้สำหรับการศึกษาเหล่านี้เพียง แต่ให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับการเดินเท้าตีพื้นดิน ยกตัวอย่างเช่นเวลาที่ก้าวสามารถรับได้ แต่ไม่มีข้อมูลที่สามารถรับได้เกี่ยวกับวิธีการย้ายเท้าในระหว่างการก้าว นี้จะช่วย จำกัด เข้าใจในทางกายภาพลักษณะของการเดินที่แตกต่างจากผู้ป่วยPD สุขภาพดี

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]

คัดลอก!

ฉันกำลังมองหาในวันพรุ่งนี้ !ฉันกำลังมองหาในวันพรุ่งนี้ !ฉันกำลังมองหาในวันพรุ่งนี้ !ฉันกำลังมองหาในวันพรุ่งนี้ !

การแปล กรุณารอสักครู่..

ภาษาอื่น ๆ

การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.