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J-GLOBAL ID：202202260368591682   整理番号：22A0570337

音声記録からのParkinson病検出のための畳込みニューラルネットワークアンサンブル【JST・京大機械翻訳】

Convolutional neural network ensemble for Parkinson’s disease detection from voice recordings

著者 (7件)： Hires Mate (Intelligent Information Systems Lab, Technical University of Kosice, Letna 9, 42001, Kosice, Slovakia) ,  Gazda Matej (Intelligent Information Systems Lab, Technical University of Kosice, Letna 9, 42001, Kosice, Slovakia) ,  Drotar Peter (Intelligent Information Systems Lab, Technical University of Kosice, Letna 9, 42001, Kosice, Slovakia) ,  Pah Nemuel Daniel (University of Surabaya, Indonesia) ,  Pah Nemuel Daniel (RMIT, Australia) ,  Motin Mohammod Abdul (RMIT, Australia) ,  Kumar Dinesh Kant (RMIT, Australia)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 141  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Parkinson病(PD)のコンピュータ化検出は,集団スクリーニングと頻繁なモニタリングを促進し,症状のより客観的な測定を提供し,患者と医療提供者の両方に有益である。Dysarthriaは,疾患の早期症状であり,コンピュータ化診断およびモニタリングのためにそれを検討する。深層学習ベース手法は,手動特徴抽出を必要としないので,そのような応用に対して利点を持ち,一方,この手法は音声認識において優れた結果を達成し,病理学的音声の検出におけるその利用は限られている。本研究では,公的に利用可能なデータベースであるPC-GITAから得たPDを有する50人の健常者と50人の人々の音声記録からPDを検出するための畳込みニューラルネットワーク(CNN)の集合を提示する。ベースCNNを訓練するための多重微調整法を提案した。この手法は,他のデータセットの訓練を含む訓練プロセスを拡張することにより,ネットワーク予訓練と目標タスクのために使用されたソースタスク間の意味的ギャップを低減する。訓練と試験を各母音に対して別々に行い,10倍検証を行いモデルを試験した。ROC曲線(AUC)下で,精度,感度,特異性および面積を用いて性能を測定した。結果は,このアプローチが,PDの人々の音声と,すべての母音のための健常者のそれらを区別することができることを示す。異なる母音間に小さな差異があったが,最良の性能は,/a/a/a/sであった。99%の精度,86.2%の感度,93.3%の特異性および89.6%のAUCを達成した。これは,この方式がPDのスクリーニング,診断およびモニタリングのための臨床診療での使用の可能性を持ち,母音ベースの音声記録が追加のハードウェアを必要とせずにオンラインで実行できるという利点を有することを示す。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *音声 ,  音声認識 ,  母音 ,  データベース ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  多重化 ,  患者 ,  スクリーニング ,  *Parkinson病 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： オンライン ,  *音声記録 ,  深層学習 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自動音声分析 ,  パーキンソン病 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  転移学習 ,  CNNアンサンブル

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  神経系の診断  (GN02000H) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音声記録 ,  Parkinson病 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  アンサンブル