项目简介
通过语音、运动位移传感器等非接触式、无创的感知手段，实现对受试者的帕金森病早期筛查与诊断，实现对帕金森病人的疗效自动评估和健康管理等用途，并对检测监测数据进行综合分析，实现相关服务。


 
研究成果
1）目前获得如下科研项目支持。
[1]   中央高校基本科研业务费“前沿交叉”专项项目，PD语音渐变式双深度迁移识别监测方法研究，25万，2019.1-2020.12，在研，主持
[2]   重庆市基础研究与前沿探索专项项目（cstc2018jcyjAX0779）：面向帕金森病诊断的经验引导式语音特征集成优选与深度迁移学习方法研究，2018-2021，10万，在研，主持
[3]   模式识别国家重点实验室2018年开放课题（201800011）：面向帕金森病分类的语音数据深度迁移学习机制研究与评估，2018.1-2019.12，4万，在研，主持
[4]   重庆市教委项目（KJ1603805）：基于深度语音特征学习的帕金森疾病诊断系统研究（3万，主研）（2016.7-2018.7），在研，主研
[5]   第十届SRTP：基于语音样本优选和深度集成学习的帕金森病诊断方法研究（指导老师：李勇明）(208-2019，1年期)
[6]   重庆市研究生创新项目：基于人脸识别与声纹加密融合的手机安全系统 （学生：何璇，唯一指导老师），（2015-2016）
[7]   西南医院科技创新计划-联合孵化项目（SWH2016LHYS-11）：基于语音大数据分析的帕金森病早期发生发展过程研究与标记物提取（30万，联合负责人）（2016.3-2018.3），结题，主研
 
2）目前获得如下科研论文与知识产权。
[1]    李勇明*，张成，王品，谢廷杰，曾孝平，张艳玲，承欧梅，颜芳. 面向帕金森病语音数据挖掘的分包融合集成算法. 生物医学工程学杂志，已录用 （EI收录）
[2]    张小恒，李勇明*，王品，曾孝平，颜芳，张艳玲，承欧梅. 基于加噪加权卷积稀疏迁移学习和语音样本特征并行优选的帕金森病分类算法研究. 电子与信息学报，已录用     （EI收录）
[3]    Xiaoheng Zhang, Yongming Li. Pitch tracking algorithm based on evolutionary computing with regularisation in very low SNR. Journal of Engineering-JOE, 2018,16: 1509-1514 (SCI: 000451088400019)
[4]    Yongming Li*, Cheng Zhang, Yunjian Jia, Pin Wang, Xiaoheng Zhang, Tingjie Xie. Simultaneous Learning of Speech Feature and Segment for Classification of Parkinson Disease. IEEE Healthcom 2017，12-15 Oct. 2017  (EI：20182505338631，ISTP: 000426458000065)
[5]    Yongming Li*, Liuyang Yang, Pin Wang, Cheng Zhang, Jie Xiao, Yanling Zhang, Mingguo Qiu*. Classification of Parkinson's disease by Decision Tree based Instance Selection and Ensemble Learning algorithms. Journal of Medical Imaging and Health Informatics,，2017，7(2): 444–452  April 2017 (SCI: 000400575200021 /EI 收录，4区)
[6]    张小恒，王力锐，曹垚，王品，张成，李勇明*，张艳玲，承欧梅. 混合语音段特征双边式优选算法用于帕金森病分类研究. 生物医学工程学杂志，2017,34 (6) :942-948   （EI收录）
[7]    张小恒，李勇明，朱斌.范数正则化解相关集成学习基音频率检测.计算机工程与应用，2017,6
[8]    张小恒， 谢文宾， 李勇明. 基于进化算法低信噪比环境的基音频率检测. 现代电子技术，2017，40(11):46-52
[9]    He-Hua Zhang, Liuyang Yang, Yuchuan Liu, Pin Wang, Jun Yin, Yongming Li*, Mingguo Qiu, Xueru Zhu, Fang Yan. Classification of Parkinson's Disease utilizing Multi-Edit Nearest-Neighbor and Ensemble Learning Algorithms with Speech Samples. Biomedical Engineering Online (SCI/EI)，2016，11.16 16 November 2016     (SCI: 000388338200001 / EI : 20164803072446)
[10] 李勇明*，杨刘洋，刘玉川， 王品，邱明国， 谢文宾， 张小恒.  基于语音样本重复剪辑和随机森林的帕金森病诊断算法研究. 生物医学工程学杂志，2016, 33(6): 1053-1059  （EI：20165303200481）
[11] 国家发明专利：李勇明，谢廷杰，王品，郑源林，张小恒，承欧梅，张艳玲. 基于语音混合信息特征协同优选判别的帕金森症诊断检测装置，中国， 2017  CN201710325414.5  已公开
[12] 国家发明专利：李勇明 ; 谢廷杰 ; 王品 ; 郑源林 ; 张小恒 ; 颜芳 ;基于DBN和RF算法的帕金森病语音数据分类系统. CN201711007973.8, 2017  已公开
 
3）目前实现如下软硬件成果。
已自主完成基于语音的帕金森病检测算法研究，可实现正常人-帕金森病（总体准确率>92%）的两分类。