1. 本选题研究的目的及意义
帕金森病作为一种常见的神经退行性疾病，给患者的生活质量和社会经济带来了沉重负担。
早期诊断和干预对于延缓病情进展、提高患者生活质量至关重要。
近年来，随着生物医学和信息技术的快速发展，高通量生物数据不断涌现，为帕金森病的早期诊断提供了新的契机。
2. 本选题国内外研究状况综述
帕金森病的诊断研究一直是医学领域和计算机科学领域的热点。
近年来，随着机器学习和数据挖掘技术的快速发展，越来越多的学者将这些技术应用于帕金森病的诊断研究中，取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.研究高维数据降维方法，比较主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法在帕金森病数据降维中的性能表现，选择合适的降维方法对帕金森病数据进行降维处理。
2.研究判别分析方法，比较支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、K近邻算法(KNN)等方法在帕金森病诊断中的分类性能，选择合适的判别分析方法构建帕金森病诊断模型。
3.收集帕金森病数据集，并对其进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理等，为后续的模型构建做好数据准备。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：通过查阅国内外相关文献，了解帕金森病诊断领域的最新研究进展，以及高维数据降维和判别分析方法的应用现状，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据收集：收集帕金森病患者和正常人的相关数据，例如临床数据、基因表达数据、影像学数据等，并对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化等，以确保数据的质量和一致性。
3.特征提取与降维：利用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等降维方法对高维数据进行降维处理，提取关键特征，降低数据维度，提高计算效率，并比较不同降维方法的性能表现。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.综合利用高维数据降维和判别分析方法构建帕金森病诊断模型，有效降低数据维度，提取关键信息，提高诊断准确率。
2.比较不同降维方法和判别分析方法对帕金森病诊断模型性能的影响，为帕金森病诊断模型的优化提供参考依据。
3.探索基于多模态数据融合的帕金森病诊断方法，例如将临床数据、基因表达数据、影像学数据等进行融合，构建更全面的帕金森病诊断模型，进一步提高诊断准确率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘海峰, 冯前进, 李蕾. 基于多特征融合和机器学习的帕金森病诊断[J]. 电子测量与仪器学报, 2021, 35(12): 124-131.
[2] 张春丽, 张延华, 田玉娥, 等. 基于多特征参数和SVM的帕金森病语音识别[J]. 北京生物医学工程, 2021, 40(3): 278-283.
[3] 李萌, 张雪英, 王健. 基于多特征组合和SVM的帕金森病步态分析[J]. 电子测量技术, 2021, 44(11): 139-144.
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