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J-GLOBAL ID：201802244419762854   整理番号：18A0441086

認知障害を検出するための音声言語バイオマーカー【Powered by NICT】

Spoken language biomarkers for detecting cognitive impairment

著者 (3件)： Alhanai Tuka (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge MA, USA) ,  Au Rhoda (Departments of Anatomy & Neurobiology, Neurology, and Epidemiology, Boston University School of Medicine and Public Health, Boston MA, USA) ,  Glass James (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge MA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ASRU  ページ： 409-416  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： 本研究では,フラミンガム心臓研究における92人の被験者の神経心理学的検査の録音からの音声と言語特徴を評価する自動化システムを開発した。全部で265の特徴は,Elastic-net正則化された二項ロジスティック回帰モデルで使用される認知障害の存在を分類し,最も予測的な特徴を選択した。は人口統計学的モデルの性能を比較してより大きな研究コホートにおける6,258人の被験者(0.79 AUC)から,両音声とテキスト特徴を組み込んだシステムが最良の(0.92 AUC)を行い,29%(0%偽陽性率で)と良好なモデル適合(Hosmer-Lemeshow試験>0.05)の真の陽性率であることが分かった。も減少ピッチとジッタ,音声のより短いセグメント,と疑問として表現応答は認知障害と正に相関したことを見出した。Copyright 2018 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： 母集団 ,  正則化 ,  *バイオマーカー ,  *話し言葉 ,  神経心理学的検査 ,  統計模型 ,  予測 ,  *言語 ,  ジッタ
準シソーラス用語： 陽性率 ,  偽陽性率 ,  ロジスティック回帰モデル ,  自動化システム ,  被験者 ,  *認知障害 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  生体計測  (EL03020C) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 認知障害 ,  音声言語 ,  バイオマーカー