導讀 在他們的新書《通過可穿戴和無線系統(tǒng)通過深度腦刺激治療運動障礙的 Python 和機器學習應用軟件開發(fā)》中、Robert LeMoyne 博士和 Timot
在他們的新書《通過可穿戴和無線系統(tǒng)通過深度腦刺激治療運動障礙的 Python 和機器學習應用軟件開發(fā)》中、Robert LeMoyne 博士和 Timothy Mastroianni 展示了可穿戴和無線慣性傳感器系統(tǒng)(如智能手機)與機器學習的融合，用于深度腦刺激治療運動障礙，如特發(fā)性震顫。機器學習區(qū)分不同的深部腦刺激設置，例如其“開”和“關”狀態(tài)。這一成就展示了對以網(wǎng)絡為中心的治療概念的初步見解，它本質(zhì)上代表了醫(yī)療保健和生物醫(yī)學行業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)，包括可穿戴和無線慣性傳感器系統(tǒng)、機器學習以及對云計算資源的訪問。
實現(xiàn)這些目標必不可少的是軟件開發(fā)過程的組織。導出需求和偽代碼，并逐步開發(fā)使用 Python 將慣性傳感器信號數(shù)據(jù)后處理為用于機器學習的功能集的軟件自動化。提供了機器學習的概念基礎和操作概述方面的觀點。隨后，基于使用智能手機作為可穿戴和無線加速度計系統(tǒng)的特發(fā)性震顫的觸及和抓取任務的量化，對各種機器學習算法進行了評估。
這些有關軟件開發(fā)過程和機器學習應用程序以及可穿戴和無線慣性傳感器系統(tǒng)的技能使新的和新穎的生物醫(yī)學研究僅受讀者創(chuàng)造力的限制。
作者介紹了將使用 Python 的應用軟件開發(fā)與機器學習以及可穿戴和無線系統(tǒng)相結(jié)合的效用，以建立深部腦刺激的功效。
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