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J-GLOBAL ID：201702243669208626   整理番号：17A1034505

パーキンソン病のマルチモーダル解析のためのgccaによるマルチビュー表現学習【Powered by NICT】

Multi-view representation learning via gcca for multimodal analysis of Parkinson’s disease

著者 (15件)： Vasquez-Correa J. C. (University of Antioquia UdeA, Colombia) ,  Orozco-Arroyave J. R. (University of Antioquia UdeA, Colombia) ,  Arora R. (Johns Hopkins University, USA) ,  Noth E. (Friedrich Alexander Universitaet, Germany) ,  Dehak N. (Johns Hopkins University, USA) ,  Christensen H. (University of Sheffield, UK) ,  Rudzicz F. (University of Toronto, Canada) ,  Bocklet T. (Intel, Germany) ,  Cernak M. (Idiap Research Institute, Switzerland) ,  Chinaei H. (University of Toronto, Canada) ,  Hannink J. (Friedrich Alexander Universitaet, Germany) ,  Nidadavolu Phani Sankar (Johns Hopkins University, USA) ,  Yancheva M. (University of Toronto, Canada) ,  Vann A. (Stanford University, USA) ,  Vogler N. (University of California-Irvine, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 2966-2970  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音声,手書き,歩行のような種々の生体信号からの情報は,Parkinson病(PD)患者の状態を監視するために使用されているが,すべてのマルチモーダル生体信号は常に利用可能ではないかもしれない。音声特徴を補填するために用いられる手書きと歩行から抽出された特徴の表現を学習するための一般化された正準相関分析(GCCA)によるマルチビュー表現学習に基づく方法を提案した。三種類の問題を検討した:PD患者と健常対照者の分類,UPDRSスコアに従ってPD患者の神経学的状態の予測,Frenchay構音障害評価の修正版(m FDA)の予測。結果によれば,提案した方法が問題点の結果を改善し,特にUPDRS,m FDAスコアの予測に適している。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *Parkinson病 ,  構音障害 ,  生体信号 ,  *多モード ,  患者 ,  *学習
準シソーラス用語： 神経学 ,  スコア ,  UPDRS ,  正準相関解析 ,  音声特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： リハビリテーション  (GB06000Z) ,  神経系の疾患  (GN03000O) ,  神経系疾患の治療一般  (GN05010N) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： パーキンソン病 ,  マルチ ,  モーダル解析 ,  マルチビュー ,  表現学習