帕金森氏病是一种神经退行性疾病，表现为震颤，动作缓慢，肢体僵硬，步态和平衡问题等症状。因此，几乎所有的诊断测试都围绕患者的移动方式以及要求患者走很远的距离和较长的时间来进行。设在沙特阿拉伯和瑞典的国际研究人员小组称，这种测试给患者带来的不适是无法接受的。

他们在电气/电子工程师协会(IEEE)和中国自动化协会(CAA)的联合出版物IEEE / CAA《自动化学报》中提出了一种基于较少物理需求测试的新型计算分析。

“除了步态和平衡数据外，还提出了一种测量计算机击键时间序列的方法，该方法包含了在按下和释放键之间的保持时间的信息，以检测帕金森氏病的早期阶段，”论文作者Tuan D. Pham说，瑞典林雪平大学医学影像科学和可视化中心生物医学工程教授。

“与确定步态动力学分析的最小步幅的动机类似，我们的研究感兴趣的是回答是否存在可以处理非常短的时间序列并获得良好结果以区分健康对照与受试者的方法的问题。早期的帕金森氏病。”

该疾病本身不是致命的，但帕金森氏病的并发症可能很严重。它影响了全球约1000万人，这种疾病可能需要数年的时间才能发展为有症状的状态-因此，将早期发现作为研究人员的首要任务。

在此实验中，对象在短时间内尽可能快地按下诸如iPhone之类的设备上的一个或两个按钮。Pham和团队采用了这些数据，并通过模糊递归图对它们进行了分析，这些图获取了多个短时序列数据点，并将它们转换为二维的灰度纹理图像。在图像中，相关点显示为深灰色，而更多不同的数据点变得更加模糊。用于模糊递归图的算法可以了解数据点之间的联系，并可以帮助在患有早期帕金森氏病的人和没有帕金森氏病的人等对象组中提供差异和相似性。

“虽然长度很短，但时间序列却增加了相对较大的特征尺寸，” Pham说。“从模糊递归图获得的结果对于收集参与者记录的实际数据及其在分类任务中的使用是令人鼓舞的。”

该小组计划进一步研究模糊递归图的使用，并改进算法以更好地确定受试者的疾病状态。他们还计划扩大研究范围，以研究帕金森氏病，亨廷顿氏病和肌萎缩性侧索硬化症(也称为路格里格氏病)患者的步态动态。