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J-GLOBAL ID：201902224678618488   整理番号：19A0130830

客観的言語,音響および非言語会話キューからの統合失調症の陰性症状の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Negative Symptoms of Schizophrenia from Objective Linguistic, Acoustic and Non-verbal Conversational Cues

著者 (9件)： Chakraborty Debsubhra ,  Xu Shihao ,  Yang Zixu ,  Chua Yi Han Victoria ,  Tahir Yasir ,  Dauwels Justin ,  Magnenat Thalmann Nadia ,  Tan Bhing-Leet ,  Lee Chee Keong Jimmy
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CW 2018  ページ： 280-283  発行年： 2018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： 音声障害は統合失調症の陰性症状の顕著な特徴である。このような障害は,しばしば解体された音声,不適切な感情韻律,および音声の貧困を通して示される。このような症状を検出する現在の方法は,訓練された臨床医の専門知識を必要とし,それは費用,柱頭または高い患者対臨床医の比率により禁止される可能性がある。非言語的および言語的音声関連キューを抽出する客観的方法は,統合失調症の音声関連症状の重症度の評価方法を自動化して,単純化するのを助けることができる。本論文では,統合失調症患者からの音声コンテンツを用いて,それらの陰性症状の臨床的に割り当てられた主観的評価を予測する新しい自動化手法を提示した。具体的には,50名の統合失調症患者のインタビューを記録し,音響学,言語学および非言語会話に関連する特徴を抽出した。主観的評価は,leave-one-out交差検証による機械学習アルゴリズムを用いて,64~82%の精度で客観的特徴から正確に予測できる。著者らの知見は,統合失調症の臨床医診断,監視および理解を助けるための自動化音声分析の有用性を支持する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *統合失調症 ,  自動化 ,  コンテンツ ,  簡素化 ,  音声分析 ,  *音響 ,  *言語 ,  主観評価 ,  *待ち行列 ,  *会話 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 専門知識 ,  臨床医 ,  韻律 ,  *陰性症状 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 言語 ,  音響 ,  会話 ,  キュー ,  統合失調症 ,  陰性症状 ,  予測