Parkinson's Disease (PD) is a progressive nervous system disorder that has affected more than 5.8 million people, especially the elderly. Due to the complexity of its symptoms and its similarity to other neurological disorders, early detection requires neurologists or PD specialists to be involved, which is not accessible to most old people. Therefore, we integrate smart mobile devices with AI technologies. In this paper, we introduce the framework of our developed PD early detection system which combines different tasks evaluating both motor and non-motor symptoms. With the developed model, we help users detect PD punctually in non-clinical settings and figure out their most severe symptoms. The results are expected to be further used for PD rehabilitation guidance and detection of other neurological disorders.

PD，PD，PD，是一种影响运动技能的慢性病，​​包括震颤和刚度等症状。目前的诊断程序使用患者评估来评估症状，有时是磁共振成像或MRI扫描。然而，症状变异导致评估不准确，MRI扫描的分析需要经验丰富的专家。本研究建议通过将症状数据和MRI数据与Parkinsons进展标记倡议数据库组合来准确地诊断PD严重程度。实施了一种新的混合模型架构，以充分利用两种形式的临床数据，以及基于仅症状的模型，并且还开发了MRI扫描。基于症状的模型集成了完全连接的深度学习神经网络，MRI扫描与混合模型集成了基于转移学习的卷积神经网络。所有型号诊断患者诊断为五个严重性类别，而不是表现为五个严重性类别，而是代表患者的阶段和阶段4和五个代表PD患者。仅症状，仅限MRI扫描，以及分别达到0.77,0.68和0.94的精度。混合模型还具有高精度，召回评估分数为0.94和0.95。真正的临床病例确认了杂种的强烈性能，其中患者用两种其他模型进行错误分类，但通过混合动力正确地进行分类。它在五个严重性阶段也一致，表明早期检测准确。这是第一个将症状数据和MRI扫描在这种大规模上与机器学习方法结合的报告。

作为第二个最常见的神经变性疾病，帕金森病导致全世界严重问题。然而，PD的原因和机制尚不清楚，未建立PD的系统早期诊断和治疗，许多PD患者未被诊断或误诊。在本文中，我们提出了一种基于EEG的诊断方法来诊断帕金森病，它使用插值方法将EEG信号的频带能量映射到二维图像，并使用帽识别分类，实现了短时脑电图的89.34％的分类准确度超过传统SVM模型的部分。在不同EEG频段上的单独分类精度的比较揭示了伽马带中的最高精度，这表明我们需要更多地关注PD早期阶段的伽马带变化的变化。

呼吸声分类中的问题已在去年的临床科学家和医学研究员团体中获得了良好的关注，以诊断Covid-19疾病。迄今为止，各种模型的人工智能（AI）进入了现实世界，从人类生成的声音等人生成的声音中检测了Covid-19疾病，例如语音/言语，咳嗽和呼吸。实现卷积神经网络（CNN）模型，用于解决基于人工智能（AI）的机器上的许多真实世界问题。在这种情况下，建议并实施一个维度（1D）CNN，以诊断Covid-19的呼吸系统疾病，例如语音，咳嗽和呼吸。应用基于增强的机制来改善Covid-19声音数据集的预处理性能，并使用1D卷积网络自动化Covid-19疾病诊断。此外，使用DDAE（数据去噪自动编码器）技术来产生诸如输入功能的深声特征，而不是采用MFCC（MEL频率跳跃系数）的标准输入，并且它更好地执行比以前的型号的准确性和性能。

本文介绍了机器学习推动的各种脑电图应用程序和当前的脑电图市场生态系统。使用脑电图越来越多的开放医疗和健康数据集鼓励数据驱动的研究，并有望通过知识发现和机器学习数据科学算法开发来改善患者护理的神经病学。这项工作导致各种脑电图发展，目前构成了新的脑电图市场。本文试图对脑电图市场进行全面的调查，并涵盖脑电图的六个重要应用，包括诊断/筛查，药物开发，神经营销，日常健康，元元和年龄/残疾援助。这项调查的重点是研究领域与商业市场之间的比较和对比。我们的调查指出了脑电图的当前局限性，并指示了上面列出的每个脑电图应用程序的研究和商机的未来方向。根据我们的调查，对基于机器学习的脑电图应用程序的更多研究将导致与脑电图相关的更强大的市场。越来越多的公司将使用研究技术并将其应用于现实生活中。随着与EEG相关的市场的增长，与EEG相关的设备将收集更多的脑电图数据，并且将有更多的EEG数据供研究人员在他们的研究中使用，以作为一个良性周期。我们的市场分析表明，在上面列出的六个应用程序中使用脑电图数据和机器学习有关的研究指向脑电图生态系统和机器学习世界的增长和发展的明确趋势。

视网膜光学相干断层扫描（OCT）和光学相干断层扫描（OCTA）是（早期）诊断阿尔茨海默氏病（AD）的有前途的工具。这些非侵入性成像技术比替代神经影像工具更具成本效益，更容易获得。但是，即使对于训练有素的从业人员来说，解释和分类OCT设备进行的多层扫描也是耗时和挑战。关于机器学习和深度学习方法的调查，涉及对诸如青光眼等各种疾病的OCT扫描自动分析。但是，目前的文献缺乏对使用OCT或OCTA诊断阿尔茨海默氏病或​​认知障碍的广泛调查。这促使我们进行了针对需要介绍该问题的机器/深度学习科学家或从业者的全面调查。本文包含1）对阿尔茨海默氏病和认知障碍的医学背景介绍及其使用OCT和八八片成像方式的诊断，2）从自动分析的角度审查有关该问题的各种技术建议和子问题的回顾，3 ）对最近的深度学习研究和可用的OCT/OCTA数据集的系统综述，旨在诊断阿尔茨海默氏病和认知障碍。对于后者，我们使用发布或灭亡软件来搜索来自Scopus，PubMed和Web Science等各种来源的相关研究。我们遵循PRISMA方法筛选了3073参考的初始库，并确定了直接针对AD诊断的十项相关研究（n = 10，3073分）。我们认为缺乏开放的OCT/OCTA数据集（关于阿尔茨海默氏病）是阻碍该领域进展的主要问题。

Health sensing for chronic disease management creates immense benefits for social welfare. Existing health sensing studies primarily focus on the prediction of physical chronic diseases. Depression, a widespread complication of chronic diseases, is however understudied. We draw on the medical literature to support depression prediction using motion sensor data. To connect human expertise in the decision-making, safeguard trust for this high-stake prediction, and ensure algorithm transparency, we develop an interpretable deep learning model: Temporal Prototype Network (TempPNet). TempPNet is built upon the emergent prototype learning models. To accommodate the temporal characteristic of sensor data and the progressive property of depression, TempPNet differs from existing prototype learning models in its capability of capturing the temporal progression of depression. Extensive empirical analyses using real-world motion sensor data show that TempPNet outperforms state-of-the-art benchmarks in depression prediction. Moreover, TempPNet interprets its predictions by visualizing the temporal progression of depression and its corresponding symptoms detected from sensor data. We further conduct a user study to demonstrate its superiority over the benchmarks in interpretability. This study offers an algorithmic solution for impactful social good - collaborative care of chronic diseases and depression in health sensing. Methodologically, it contributes to extant literature with a novel interpretable deep learning model for depression prediction from sensor data. Patients, doctors, and caregivers can deploy our model on mobile devices to monitor patients' depression risks in real-time. Our model's interpretability also allows human experts to participate in the decision-making by reviewing the interpretation of prediction outcomes and making informed interventions.

Almost 80 million Americans suffer from hair loss due to aging, stress, medication, or genetic makeup. Hair and scalp-related diseases often go unnoticed in the beginning. Sometimes, a patient cannot differentiate between hair loss and regular hair fall. Diagnosing hair-related diseases is time-consuming as it requires professional dermatologists to perform visual and medical tests. Because of that, the overall diagnosis gets delayed, which worsens the severity of the illness. Due to the image-processing ability, neural network-based applications are used in various sectors, especially healthcare and health informatics, to predict deadly diseases like cancers and tumors. These applications assist clinicians and patients and provide an initial insight into early-stage symptoms. In this study, we used a deep learning approach that successfully predicts three main types of hair loss and scalp-related diseases: alopecia, psoriasis, and folliculitis. However, limited study in this area, unavailability of a proper dataset, and degree of variety among the images scattered over the internet made the task challenging. 150 images were obtained from various sources and then preprocessed by denoising, image equalization, enhancement, and data balancing, thereby minimizing the error rate. After feeding the processed data into the 2D convolutional neural network (CNN) model, we obtained overall training accuracy of 96.2%, with a validation accuracy of 91.1%. The precision and recall score of alopecia, psoriasis, and folliculitis are 0.895, 0.846, and 1.0, respectively. We also created a dataset of the scalp images for future prospective researchers.

计算机辅助方法为诊断和预测脑疾病显示了附加的价值，因此可以支持临床护理和治疗计划中的决策。本章将洞悉方法的类型，其工作，输入数据（例如认知测试，成像和遗传数据）及其提供的输出类型。我们将专注于诊断的特定用例，即估计患者的当前“状况”，例如痴呆症的早期检测和诊断，对脑肿瘤的鉴别诊断以及中风的决策。关于预测，即对患者的未来“状况”的估计，我们将缩小用例，例如预测多发性硬化症中的疾病病程，并预测脑癌治疗后患者的结局。此外，根据这些用例，我们将评估当前的最新方法，并强调当前对这些方法进行基准测试的努力以及其中的开放科学的重要性。最后，我们评估了计算机辅助方法的当前临床影响，并讨论了增加临床影响所需的下一步。

Covid-19大流行为感染检测和监测解决方案产生了重大的兴趣和需求。在本文中，我们提出了一种机器学习方法，可以使用在消费者设备上进行的录音来快速分离Covid-19。该方法将信号处理方法与微调深层学习网络相结合，提供了信号去噪，咳嗽检测和分类的方法。我们还开发并部署了一个移动应用程序，使用症状检查器与语音，呼吸和咳嗽信号一起使用，以检测Covid-19感染。该应用程序对两个开放的数据集和最终用户在测试版测试期间收集的嘈杂数据显示了鲁棒性能。

由于照顾不断增长的老年人口的医疗和财务需求，对跌倒的及时可靠发现是一个大型且快速增长的研究领域。在过去的20年中，高质量硬件（高质量传感器和AI微芯片）和软件（机器学习算法）技术的可用性通过为开发人员提供开发此类系统的功能，从而成为这项研究的催化剂。这项研究开发了多个应用组件，以研究秋季检测系统的发展挑战和选择，并为未来的研究提供材料。使用此方法开发的智能应用程序通过秋季检测模型实验和模型移动部署的结果验证。总体上表现最好的模型是标准化的RESNET152，并带有2S窗口尺寸的调整数据集，可实现92.8％的AUC，7.28％的灵敏度和98.33％的特异性。鉴于这些结果很明显，加速度计和心电图传感器对秋季检测有益，并允许跌倒和其他活动之间的歧视。由于所得数据集中确定的弱点，这项研究为改进的空间留下了很大的改进空间。这些改进包括在跌落的临界阶段使用标签协议，增加数据集样品的数量，改善测试主题表示形式，并通过频域预处理进行实验。

当人体的各种参数在日常生活中立即监测并与物联网（IoT）相连时，医疗保健数字化需要有效的人类传感器方法。特别是，用于迅速诊断COVID-19的机器学习（ML）传感器是医疗保健和环境援助生活（AAL）的物联网应用的一个重要案例（AAL）。通过各种诊断测试和成像结果确定Covid-19的感染状态是昂贵且耗时的。这项研究的目的是基于常规的血值（RBV）值，为诊断CoVID-19的快速，可靠和经济的替代工具提供了一种。该研究的数据集由总共5296例患者组成，具有相同数量的阴性和阳性Covid-19测试结果和51个常规血值。在这项研究中，13个流行的分类器机器学习模型和LogNnet神经网络模型被逐渐消失。在检测疾病的时间和准确性方面，最成功的分类器模型是基于直方图的梯度提升（HGB）。 HGB分类器确定了11个最重要的特征（LDL，胆固醇，HDL-C，MCHC，甘油三酸酯，淀粉酶，UA，LDH，CK-MB，ALP和MCH），以100％准确性检测该疾病，学习时间6.39秒。此外，讨论了这些特征在疾病诊断中的单，双重和三组合的重要性。我们建议将这11个特征及其组合用作诊断疾病的ML传感器的重要生物标志物，从而支持Arduino和云物联网服务上的边缘计算。

在急诊室（ER）环境中，中风分类或筛查是一个普遍的挑战。由于MRI的慢速吞吐量和高成本，通常会进行快速CT而不是MRI。在此过程中通常提到临床测试，但误诊率仍然很高。我们提出了一个新型的多模式深度学习框架，深沉的中风，以通过识别较小的面部肌肉不协调的模式来实现计算机辅助中风的存在评估，并使怀疑急性环境中的中风的患者无能为力。我们提出的深雷克斯（Deepstroke）在中风分流器中容易获得一分钟的面部视频数据和音频数据，用于局部面部瘫痪检测和全球语音障碍分析。采用了转移学习来减少面部侵蚀偏见并提高普遍性。我们利用多模式的横向融合来结合低水平和高级特征，并为关节训练提供相互正则化。引入了新型的对抗训练以获得无身份和中风的特征。与实际急诊室患者进行的视频ADIO数据集进行的实验表明，与分类团队和ER医生相比，中风的表现要优于最先进的模型，并且取得更好的性能，比传统的敏感性高出10.94％，高7.37％的精度高出7.37％。当特异性对齐时，中风分类。同时，每个评估都可以在不到六分钟的时间内完成，这表明该框架的临床翻译潜力很大。

数字化和自动化方面的快速进步导致医疗保健的加速增长，从而产生了新型模型，这些模型正在创造新的渠道，以降低成本。 Metaverse是一项在数字空间中的新兴技术，在医疗保健方面具有巨大的潜力，为患者和医生带来了现实的经验。荟萃分析是多种促成技术的汇合，例如人工智能，虚拟现实，增强现实，医疗设备，机器人技术，量子计算等。通过哪些方向可以探索提供优质医疗保健治疗和服务的新方向。这些技术的合并确保了身临其境，亲密和个性化的患者护理。它还提供自适应智能解决方案，以消除医疗保健提供者和接收器之间的障碍。本文对医疗保健的荟萃分析提供了全面的综述，强调了最新技术的状态，即采用医疗保健元元的能力技术，潜在的应用程序和相关项目。还确定了用于医疗保健应用的元元改编的问题，并强调了合理的解决方案作为未来研究方向的一部分。

人体步态是指不仅代表活动能力的每日运动，而且还可以用人类观察者或计算机来识别步行者。最近的研究表明，步态甚至传达了有关沃克情绪的信息。不同情绪状态中的个体可能显示出不同的步态模式。各种情绪和步态模式之间的映射为自动情绪识别提供了新的来源。与传统的情绪检测生物识别技术（例如面部表达，言语和生理参数）相比，步态是可以观察到的，更难以模仿，并且需要从该主题中进行较少的合作。这些优势使步态成为情感检测的有前途的来源。本文回顾了有关基于步态的情绪检测的当前研究，尤其是关于步态参数如何受到不同情绪状态的影响以及如何通过不同的步态模式识别情绪状态的研究。我们专注于情感识别过程中应用的详细方法和技术：数据收集，预处理和分类。最后，我们讨论了使用智能计算和大数据的最先进技术的状态来讨论高效有效的基于步态的情感识别的可能发展。

This project explores the feasibility of remote patient monitoring based on the analysis of 3D movements captured with smartwatches. We base our analysis on the Kinematic Theory of Rapid Human Movement. We have validated our research in a real case scenario for stroke rehabilitation at the Guttmann Institute5 (neurorehabilitation hospital), showing promising results. Our work could have a great impact in remote healthcare applications, improving the medical efficiency and reducing the healthcare costs. Future steps include more clinical validation, developing multi-modal analysis architectures (analysing data from sensors, images, audio, etc.), and exploring the application of our technology to monitor other neurodegenerative diseases.

作为最普遍的神经退行性疾病之一，帕金森病（PD）对患者的精细运动技能产生了重大影响。在语音生产过程中不同铰接器的复杂相互作用和所需肌肉张力的实现变得越来越困难，从而导致发狂的言论。在受影响的个体中通常可以观察到元音不稳定性，浆液发音和慢演说的特征模式，并在先前的研究中分析以确定PD的存在和进展。在这项工作中，我们使用了专门培训的语音识别器，以研究PD如何影响患者的语音占地面积。我们重新发现了许多在以前的贡献中描述的模式，尽管我们的系统从未见过此前从未见过任何病理演讲。此外，我们可以表明来自神经网络的中间激活可以用作编码与个人疾病状态有关的信息的特征向量。我们还能够直接将演讲者的专家额定智能性与语音预测的平均置信相提并论。我们的结果支持假设，即培训能够分析PD语音的系统不一定需要病理数据。

吞咽困难是帕金森氏病（PD）的早期症状之一。大多数现有方法使用特征选择方法为所有PD患者找到最佳语音特征子集以提高预测性能。很少有人考虑患者之间的异质性，这意味着需要为不同患者提供特定的预测模型。但是，为每个患者建立这个预测模型都面临着小样本量的挑战，这使其缺乏普遍的能力。实例转移是弥补这种缺陷的有效方法。因此，本文提出了针对PD严重性预测的基于患者的特定于游戏转移（PSGT）方法。首先，选择机制用于从源域中选择与目标患者相似的疾病趋势的PD患者，这大大降低了实例转移的范围并降低了负转移的风险。然后，通过Shapley值对转移的受试者的贡献及其实例对目标受试者的疾病估计进行了公平评估，从而提高了该方法的解释性。接下来，根据转移受试者的贡献确定有效实例的比例，并且根据此比例进行更高贡献的实例，以进一步降低转移的实例子集和目标对象之间的差异。最后，将选定的实例子集添加到目标主体的训练集中，并将扩展数据馈入随机森林中，以提高PD严重性预测方法的性能。帕金森的远程监控数据集用于评估可行性和有效性。实验结果表明，所提出的PSGT方法在预测误差和稳定性中具有更好的性能，而不是比较方法。

随着医疗保健成本的攀升，我们今天面临着全球医疗危机，但是随着人口老龄化，政府财政收入一直在下降。为了建立更有效和有效的医疗保健系统，立即出现了三个技术挑战：医疗保健访问，医疗保健和医疗保健效率。自主移动诊所通过通过患者的指尖向患者带来医疗服务来解决医疗保健问题。然而，要启用通用自主移动诊所网络，需要实现三阶段的技术路线图：在第一阶段，我们专注于通过结合自动驾驶和远程医疗来解决现有医疗保健系统中的不平等挑战。在第二阶段，我们开发了一位初级保健的AI医生，我们从婴儿期到成年，并使用干净的医疗保健数据培养。使用AI医生，我们可以解决效率低下的问题。在第三阶段，在我们证明自主移动诊所网络可以真正解决目标临床用例之后，我们将为所有医疗垂直行业打开平台，从而通过整个新系统实现普遍的医疗保健。

痴呆症是老人疾病的主要原因。早期诊断对于痴呆症的老年人来说非常重要。在本文中，我们提出了一种通过使用机器学习管道预测MMSE评分来提出一种痴呆症诊断方法。基于手指攻丝运动的测量，管道首先选择具有Copula熵的手指攻丝属性，然后从具有预测模型的所选属性预测MMSE分数。真实世界数据的实验表明，这种推出的预测模型具有良好的预测性能。作为副产品，某些手指攻丝属性（“水龙头数”，间隔的平均值“和Bimanual同步任务两只手的平均值）和”水龙头的频率“之间的关联，并且通过Copula熵发现了MMSE分数，这可以被解释为认知能力和电动机能力之间的生物关系，因此使预测模型可解释。所选的手指攻丝属性可以被认为是痴呆症生物标志物。