如何使用无处不在的智能手机来帮助治疗运动障碍

在他们的新书《通过可穿戴和无线系统通过深度脑刺激治疗运动障碍的 Python 和机器学习应用软件开发》中、Robert LeMoyne 博士和 Timothy Mastroianni 展示了可穿戴和无线惯性传感器系统(如智能手机)与机器学习的融合，用于深度脑刺激治疗运动障碍，如特发性震颤。机器学习区分不同的深部脑刺激设置，例如其“开”和“关”状态。这一成就展示了对以网络为中心的治疗概念的初步见解，它本质上代表了医疗保健和生物医学行业的物联网，包括可穿戴和无线惯性传感器系统、机器学习以及对云计算资源的访问。

实现这些目标必不可少的是软件开发过程的组织。导出需求和伪代码，并逐步开发使用 Python 将惯性传感器信号数据后处理为用于机器学习的功能集的软件自动化。提供了机器学习的概念基础和操作概述方面的观点。随后，基于使用智能手机作为可穿戴和无线加速度计系统的特发性震颤的触及和抓取任务的量化，对各种机器学习算法进行了评估。

这些有关软件开发过程和机器学习应用程序以及可穿戴和无线惯性传感器系统的技能使新的和新颖的生物医学研究仅受读者创造力的限制。

作者介绍了将使用 Python 的应用软件开发与机器学习以及可穿戴和无线系统相结合的效用，以建立深部脑刺激的功效。

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！