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摘要:
为了克服传统Cookie Theft测验费时费力、评测结果受主观影响等不足,提出了一种数字化测评方法.首先,将Cookie Theft测验转化成总分为28分的数字化量表;接着,分析对比了脑小血管病组和健康组分别在无提示语和有提示语条件下的表现差异情况;最后,综合语音相关特征及信息量相关特征,利用随机森林方法建立了脑小血管病智能诊断模型.实验结果显示,综合使用测试过程中记录的语音相关特征和信息量相关特征,脑小血管病智能诊断模型的识别准确率可达82.4%.
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文献信息
篇名 基于Cookie Theft测验的脑小血管病患者认知沟通能力数字化测评
来源期刊 云南师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 脑小血管病 认知沟通能力 数字化测评 Cookie Theft测验
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 数学
研究方向 页码范围 21-24
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.7699/j.ynnu.ns-2020-062
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研究主题发展历程
节点文献
脑小血管病
认知沟通能力
数字化测评
Cookie Theft测验
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
云南师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1007-9793
53-1046/N
大16开
云南昆明市一二一大街298号
64-74
1958
chi
出版文献量(篇)
2229
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