論文の概要: Parkinson's disease diagnostics using AI and natural language knowledge transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12559v1
• Date: Tue, 26 Apr 2022 19:39:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-28 12:15:23.765932
• Title: Parkinson's disease diagnostics using AI and natural language knowledge transfer
• Title（参考訳）: aiと自然言語知識伝達を用いたパーキンソン病の診断
• Authors: Maurycy Chronowski, Maciej Klaczynski, Malgorzata Dec-Cwiek, Karolina Porebska
• Abstract要約: PDと診断された症例における生音声の分類のための深層学習手法を提案する。 対象は, PD患者38名, 健常者10名で, 50歳以上であった。
• 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: In this work, the issue of Parkinson's disease (PD) diagnostics using non-invasive antemortem techniques was tackled. A deep learning approach for classification of raw speech recordings in patients with diagnosed PD was proposed. The core of proposed method is an audio classifier using knowledge transfer from a pretrained natural language model, namely \textit{wav2vec 2.0}. Method was tested on a group of 38 PD patients and 10 healthy persons above the age of 50. A dataset of speech recordings acquired using a smartphone recorder was constructed and the recordings were label as PD/non-PD with severity of the disease additionally rated using Hoehn-Yahr scale. The audio recordings were cut into 2141 samples that include sentences, syllables, vowels and sustained phonation. The classifier scores up to 97.92\% of cross-validated accuracy. Additionally, paper presents results of a human-level performance assessment questionnaire, which was consulted with the neurology professionals
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非侵襲的アテマルテム技術を用いたパーキンソン病(pd)診断の課題に取り組んだ。 pdと診断された症例の生音声記録分類のための深層学習手法を提案した。 提案手法の核となるのは,事前学習された自然言語モデルからの知識伝達を用いた音声分類器である。 対象は, PD患者38名, 健常者10名で, 50歳以上であった。 スマートフォンレコーダを用いて取得した音声記録のデータセットを構築し,Hoehn-Yahr 尺度で評価した疾患の重篤度でPD/non-PDとラベル付けした。 音声録音は2141のサンプルに切り分けられ、文、音節、母音、持続音節が含まれていた。 分類器のスコアは97.92 %までである。 また,神経学の専門家に相談した人間レベルのパフォーマンス評価アンケートの結果も提示する。

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