論文の概要: Predicting Early Indicators of Cognitive Decline from Verbal Utterances
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02029v2
- Date: Wed, 24 Feb 2021 14:42:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-23 20:25:04.608247
- Title: Predicting Early Indicators of Cognitive Decline from Verbal Utterances
- Title（参考訳）: 言語発話からの認知的減少の早期指標の予測
- Authors: Swati Padhee, Anurag Illendula, Megan Sadler, Valerie L.Shalin, Tanvi
Banerjee, Krishnaprasad Thirunarayan, William L. Romine
- Abstract要約: 認知症 (Dementia) は、記憶障害、コミュニケーション障害、思考過程を引き起こす、不可逆的、慢性的、進歩的な神経変性疾患のグループである。
神経心理学試験における発話の言語的特徴を用いて,高齢者コントロールグループ,MCI,アルツハイマー病(AD)とADの鑑別が可能かを検討した。
以上の結果から, 高齢者の言語発話, MCI, AD, ADの区別が, 文脈的, 心理言語学的特徴の組合せによって改善されることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.387625146176821
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dementia is a group of irreversible, chronic, and progressive
neurodegenerative disorders resulting in impaired memory, communication, and
thought processes. In recent years, clinical research advances in brain aging
have focused on the earliest clinically detectable stage of incipient dementia,
commonly known as mild cognitive impairment (MCI). Currently, these disorders
are diagnosed using a manual analysis of neuropsychological examinations. We
measure the feasibility of using the linguistic characteristics of verbal
utterances elicited during neuropsychological exams of elderly subjects to
distinguish between elderly control groups, people with MCI, people diagnosed
with possible Alzheimer's disease (AD), and probable AD. We investigated the
performance of both theory-driven psycholinguistic features and data-driven
contextual language embeddings in identifying different clinically diagnosed
groups. Our experiments show that a combination of contextual and
psycholinguistic features extracted by a Support Vector Machine improved
distinguishing the verbal utterances of elderly controls, people with MCI,
possible AD, and probable AD. This is the first work to identify four clinical
diagnosis groups of dementia in a highly imbalanced dataset. Our work shows
that machine learning algorithms built on contextual and psycholinguistic
features can learn the linguistic biomarkers from verbal utterances and assist
clinical diagnosis of different stages and types of dementia, even with limited
data.
- Abstract（参考訳）: 認知症は、記憶、コミュニケーション、思考過程に障害をもたらす不可逆性、慢性的、進行性神経変性疾患の一群である。
近年、脳老化の臨床研究は、軽度認知障害(MCI)として知られる初期認知症の初期臨床研究に焦点が当てられている。
現在、これらの疾患は神経心理学的検査のマニュアル分析を用いて診断されている。
高齢者の神経心理学検査中に誘発される発話の言語的特徴を用いて,高齢者コントロール群,mci,アルツハイマー病と診断された者,可能性adを識別する可能性について検討した。
理論駆動型心理言語学的特徴とデータ駆動型文脈言語埋め込みの双方が臨床的に診断された異なるグループを同定する際の性能について検討した。
支援ベクターマシンにより抽出された文脈的特徴と心理言語的特徴の組合せは,高齢者制御者の言語発話,mci者,広告の可能性,確率的広告の識別を改善した。
これは、高度に不均衡なデータセットで認知症の4つの臨床診断グループを特定する最初の研究である。
本研究は,文脈的および精神言語学的特徴に基づく機械学習アルゴリズムが言語バイオマーカーを言語発話から学習し,限られたデータであっても認知症の異なる段階とタイプの臨床診断を支援することを示す。
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