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本发明提出了一种N‑酰基多巴胺家族脂质在防治药物诱导的帕金森病运动并发症中的应用，属于生物医药领域。本发明首次提出了可以将NADs化合物作为左旋多巴伴侣药物用于预防或治疗左旋多巴诱导的异动症。本发明以LID动物模型6‑羟基多巴胺中脑黑质定位注射和左旋多巴腹腔注射造模为研究对象，研究了NADs改善LID的作用。结果显示本发明的NADs能显著改善药物诱导的PD运动并发症LID，说明NADs化合物可作为伴侣药物辅助左旋多巴治疗PD。

本发明涉及医疗数据分析技术领域，具体为用于帕金森病运动症状的时空特征量化评估方法，包括：部署惯性测量单元采集三维加速度角速度磁场数据，构建人体连接结构生成连接神经网络拓扑结构，计算轨迹方向角度与角速度变化自适应加权判断稳定性，聚合邻接特征多轮卷积传播形成时空融合运动特征集，按时间序列多头注意识别震颤步态幅值提取时序特征模式，计算震颤步态协调性生成帕金森病运动症状量化评估结果，本发明中，通过构建传感器网络运动数据拓扑连接，融合多维部位信息捕捉肢体协调性，通过自适应权重衰减与连接卷积深度聚合特征，保持时序稳定捕捉远程关联，结合多头注意力细辨震颤频率与步态变化，提高帕金森症状识别与评估一致性。

一种基于多尺度特征提取的帕金森病大脑异常标注方法，包括以下步骤：步骤一：图像预处理；步骤二：拟合微结构属性；步骤三：全脑的白质纤维重构；步骤四：基于深度学习的白质束分割；步骤五：白质束微结构特征重采样；步骤六：白质异常特征预标记；步骤七：提取白质异常特征。本发明能够从多个尺度评估患者的白质微结构异常，实现对患者的异常特征更可靠的解释和提取，对于提前诊断帕金森病患者具有参考作用。

本发明属于精准医学中的疾病演化轨迹预测领域，公开了一种基于高阶基因通信张量的帕金森病演化预测建模方法。该发明首先基于细胞间通信机制，构建了一种高阶的基因模块通信张量作为空间拓扑数据，从而刻画基因模块间的信息交互模式；其次设计了一个自适应Transformer模块来同时提取基因表达特征和高阶空间拓扑特征；最后最终通过多视角协同融合机制，整合高阶的基因模块通信张量与全血转录组数据之间的多视角交互信息，实现特征的有效融合与利用。实验结果表明，与传统基因图谱相比，本发明提出的高阶空间表示具有更精细的分辨能力，在多个评估指标上均得到显著提升，为帕金森病的精准分期提供了新的技术手段。

本发明涉及中药领域，公开了一种用于治疗帕金森病的中药组合物、中药制剂和中药制品。本发明提供的用于治疗帕金森病的中药组合物，所述中药组合物含有以下组分：僵蚕、白芍、制何首乌、玄参、酒萸肉、熟地黄、沙苑子、茯苓、牡丹皮、泽泻、天麻、钩藤、盐杜仲、知母、墨旱莲、代赭石、煅牡蛎、丹参、石菖蒲、地龙、牛膝。本发明的中药组合物的诸药合用时，进行君臣佐使的配伍，能补肾益髓、活血息风，使气血生化有源，运行有常，能够多途径、多靶点、多层次地防治帕金森病或帕金森病运动并发症，且无毒性，具有良好的应用前景。

本发明提出一种帕金森病轴向症状严重程度表征方法，应用于症状表征技术领域，使用EMD分解局部场电位信号，通过分解得到的局部场电位的一系列IMF信号序列。根据IMF信号序列的功率谱密度重组beta频段信号，并对beta频段信号均方根、方差、功率谱密度比值、四位分差等特征进行提取，表征轴向症状严重程度；使用支持向量机(SVM)对提取特征做轴向症状严重程度分类的验证，将病人根据轴向症状分数高低分为轴向症状严重组与轴向症状轻缓组，SVM根据重组beta信号的特征进行轴向症状严重程度进行二分类，平均准确率达到93.33%。本发明能够直接、高效且有效地对轴向症状严重程度进行表征及分类。

本发明公开了一种对帕金森病语音分析的方法，包括对语音信号的升维处理，对升维信号进行降维滤波，对降维滤波信号进行分类计算得到语音的患病概率。即对语音信号进行升维——对一维语音信号进行分帧加窗，并将每一帧进行拼接，组成二维信号；对二维信号进行降维滤波，利用参数M，A，B对以上计算得到的二维信号进行滤波计算，对滤波结果进行池化后通过分类计算最后得到其分类结果。本发明通过对语音信号的分析，计算得到其患病概率，不需要复杂的提取语音特征的过程，对原始语音直接进行处理，得到患病概率。是一种简单、廉价、方便、可行的帕金森病语音分析方法。