論文の概要: A Comparative Study of Machine Learning Models for Tabular Data Through Challenge of Monitoring Parkinson's Disease Progression Using Voice Recordings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14257v1
• Date: Wed, 27 May 2020 16:09:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 09:57:50.592135
• Title: A Comparative Study of Machine Learning Models for Tabular Data Through Challenge of Monitoring Parkinson's Disease Progression Using Voice Recordings
• Title（参考訳）: 音声記録を用いたパーキンソン病進行のモニタリングによる語彙データに対する機械学習モデルの比較検討
• Authors: Mohammadreza Iman, Amy Giuntini, Hamid Reza Arabnia, and Khaled Rasheed
• Abstract要約: 早期パーキンソン病42名の音声記録のデータセットを6ヶ月にわたって使用した。 音声記録と運動性PDRSスコアの相関関係を明らかにするために,複数の機械学習手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: People with Parkinson's disease must be regularly monitored by their physician to observe how the disease is progressing and potentially adjust treatment plans to mitigate the symptoms. Monitoring the progression of the disease through a voice recording captured by the patient at their own home can make the process faster and less stressful. Using a dataset of voice recordings of 42 people with early-stage Parkinson's disease over a time span of 6 months, we applied multiple machine learning techniques to find a correlation between the voice recording and the patient's motor UPDRS score. We approached this problem using a multitude of both regression and classification techniques. Much of this paper is dedicated to mapping the voice data to motor UPDRS scores using regression techniques in order to obtain a more precise value for unknown instances. Through this comparative study of variant machine learning methods, we realized some old machine learning methods like trees outperform cutting edge deep learning models on numerous tabular datasets.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病の患者は、医師によって定期的に監視され、疾患の進行を観察し、症状を緩和するための治療計画を調整する必要がある。 患者が自宅で録音した音声記録を通して、疾患の進行をモニタリングすることで、プロセスの迅速化とストレスの軽減が可能になる。 早期パーキンソン病42名の音声記録データセットを6ヵ月間にわたって使用し,複数の機械学習手法を用いて音声記録と患者の運動性PDRSスコアの相関関係について検討した。 我々は回帰法と分類法の両方を用いてこの問題にアプローチした。 本論文の多くは、未知のインスタンスに対してより正確な値を得るために、回帰手法を用いて音声データをモータUPDRSスコアにマッピングすることを目的としている。 この変種機械学習手法の比較研究を通じて,多数の表型データセット上で,木が最先端のディープラーニングモデルを上回るような古い機械学習手法を実現することができた。

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