Detail publikace

Evolutionary Design of Reduced Precision Levodopa-Induced Dyskinesia Classifiers

HURTA, M.; DRAHOŠOVÁ, M.; SEKANINA, L.; SMITH, S.; ALTY, J. Evolutionary Design of Reduced Precision Levodopa-Induced Dyskinesia Classifiers. In Genetic Programming, 25th European Conference, EuroGP 2022. Lecture Notes in Computer Science. Madrid: Springer Nature Switzerland AG, 2022. p. 85-101. ISBN: 978-3-031-02055-1.
Název česky
Evoluční návrh klasifikátorů levodopou indukované dyskineze se sníženou přesností
Typ
článek ve sborníku konference
Jazyk
anglicky
Autoři
URL
Klíčová slova

Kartézské genetické programování, koevoluce, prediktoryfitness s adaptivní velikostí, energeticky úsporné, hardwarově orientované,aritmetika s pevnou desetinnou čárkou, levodopou indukovaná dyskineze,Parkinsonova choroba

Abstrakt

Parkinsonovachoroba je jedním z nejčastějších neurologických onemocnění, jehož příznaky seobvykle léčí lékem obsahujícím levodopu. K minimalizaci nežádoucích účinkůlevodopy, tj. levodopou indukované dyskineze (LID), je nutné správně říditdávkování levodopy. Tento článek se zabývá aplikací kartézského genetickéhoprogramování (CGP) k ohodnocení LID na základě časových řad získaných pomocíakcelerometrů připevněných k tělu pacienta. Evoluční návrh klasifikátorů LID sesníženou přesností je zkoumán s cílem nalézt hardwarově efektivní klasifikátorspolu s klasifikační přesností co nejbližší základní softwarové implementaci.CGP vybavené koevolucí prediktorů fitness s adaptivní velikostí (coASFP) jepoužito k návrhu klasifikátorů LID pracujících s aritmetikou s pevnoudesetinnou čárkou a sníženou přesností, která je vhodná pro implementaci vzákaznických integrovaných obvodech. V této konkrétní úloze jsme dosáhlivýrazného snížení výpočetní náročnosti evolučního návrhu ve srovnání s původnímCGP. CoASFP navíc v této úloze účinně zabránilo přeučení. Experimenty s návrhemLID-klasifikátoru se sníženou přesností ukazují, že evoluční klasifikátorypracující s 8bitovou bezznaménkovou celočíselnou reprezentací dat spolu seškálováním vstupních dat pomocí logického posunu doprava nejen výrazněpřekonaly hardwarové charakteristiky všech ostatních zkoumaných řešení, aletaké dosáhly lepší přesnosti klasifikátoru ve srovnání s klasifikátorypracujícími s čísly s plovoucí desetinnou čárkou.

Rok
2022
Strany
85–101
Sborník
Genetic Programming, 25th European Conference, EuroGP 2022
Řada
Lecture Notes in Computer Science
Svazek
13223
Konference
25th European Conference on Genetic Programming, Madrid, ES
ISBN
978-3-031-02055-1
Vydavatel
Springer Nature Switzerland AG
Místo
Madrid
DOI
UT WoS
000873586200006
EID Scopus
BibTeX
@inproceedings{BUT177631,
  author="HURTA, M. and DRAHOŠOVÁ, M. and SEKANINA, L. and SMITH, S. and ALTY, J.",
  title="Evolutionary Design of Reduced Precision Levodopa-Induced Dyskinesia Classifiers",
  booktitle="Genetic Programming, 25th European Conference, EuroGP 2022",
  year="2022",
  series="Lecture Notes in Computer Science",
  volume="13223",
  pages="85--101",
  publisher="Springer Nature Switzerland AG",
  address="Madrid",
  doi="10.1007/978-3-031-02056-8\{_}6",
  isbn="978-3-031-02055-1",
  url="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-02056-8_6"
}
Nahoru