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傳統基于語音的帕金森癥（PD）病情預測方法則是分別預測運動癥狀評分（motor-UPDRS）和總體癥狀評分（ total-UPDRS）。為解決在單任務預測過程中，傳統方法無法利用任務之間的共享信息和預測性能不住的問題，提出了一種基于模型過濾的多任務回歸方法來預測帕金森癥患者的motor-UPDRS和total-UPDRS。首先，考慮到子任務語音特征對預測motor-UPDRS和total-UPDRS不同的影響，添加LI正則化項進行特征選擇;其次，在構建模型的同時，根據不同帕金森患者對象分布在不同的域，添加了過濾機制，來提高預測精度。在遠程帕金森數據集仿真實驗中，基于模型過濾的多任務回歸方法在預測UPDRS時，較單任務條件下最小二乘法（LS）模型預測motor值準確度提高了67.2%，預測total值則提高了83.3%;相比單任務條件下決策回歸樹（ CART）模型預測motor值提高了64%，預測total值則提高了78.4%。實驗結果表明，基于模型過濾的多任務回歸算法對UPDRS預測要優于單任務回歸算法。
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