論文の概要: Federated learning for secure development of AI models for Parkinson's disease detection using speech from different languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11284v1
• Date: Thu, 18 May 2023 20:04:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 17:17:31.618608
• Title: Federated learning for secure development of AI models for Parkinson's disease detection using speech from different languages
• Title（参考訳）: 異なる言語からの音声を用いたパーキンソン病検出のためのaiモデルの安全な開発のための連合学習
• Authors: Soroosh Tayebi Arasteh, Cristian David Rios-Urrego, Elmar Noeth, Andreas Maier, Seung Hee Yang, Jan Rusz, Juan Rafael Orozco-Arroyave
• Abstract要約: 本稿では,ドイツ,スペイン,チェコの3つの実世界の言語コーパスからの音声信号を用いたPD検出にフェデレートラーニング(FL)を用いる。 その結果, FLモデルでは, 全局所モデルよりも診断精度が高いが, 集中的に組み合わせたトレーニングセットでは, モデルとは全く異なる性能が得られないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.738587358507687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Parkinson's disease (PD) is a neurological disorder impacting a person's speech. Among automatic PD assessment methods, deep learning models have gained particular interest. Recently, the community has explored cross-pathology and cross-language models which can improve diagnostic accuracy even further. However, strict patient data privacy regulations largely prevent institutions from sharing patient speech data with each other. In this paper, we employ federated learning (FL) for PD detection using speech signals from 3 real-world language corpora of German, Spanish, and Czech, each from a separate institution. Our results indicate that the FL model outperforms all the local models in terms of diagnostic accuracy, while not performing very differently from the model based on centrally combined training sets, with the advantage of not requiring any data sharing among collaborators. This will simplify inter-institutional collaborations, resulting in enhancement of patient outcomes.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、人の発話に影響を与える神経疾患である。 pd自動評価手法では,ディープラーニングモデルが特に注目されている。 近年,診断精度をさらに向上させるクロスパス学とクロス言語モデルが検討されている。 しかし、厳格な患者データプライバシー規制は、医療機関が患者データの共有をほとんど妨げている。 本稿では,ドイツ,スペイン,チェコの3つの実世界の言語コーパスから発せられる音声信号を用いて,PD検出にフェデレートラーニング(FL)を用いる。 その結果, FLモデルでは, 全局所モデルで診断精度が向上する一方で, 協調作業者間のデータ共有を不要とする利点もあり, 集中的に組み合わせた学習セットに基づくモデルとは全く異なる性能が得られないことが示唆された。 これにより、制度間協力が簡単になり、患者の成果が向上する。

関連論文リスト

• Federated GNNs for EEG-Based Stroke Assessment [1.3274340213871945]
  本研究では,フェデレートラーニング(FL)とグラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせて脳卒中重症度を予測する手法を提案する。 本手法により,複数の病院が患者情報を交換することなく,脳波データの共有GNNモデルを共同で訓練することが可能となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T17:13:35Z)
• Early Recognition of Parkinson's Disease Through Acoustic Analysis and Machine Learning [0.0]
  パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、音声を含む運動機能と非運動機能の両方に大きな影響を及ぼす進行性神経変性疾患である。 本稿では,音声データを用いたPD認識手法の総合的なレビューを行い,機械学習とデータ駆動アプローチの進歩を強調した。 ロジスティック回帰、SVM、ニューラルネットワークなど、さまざまな分類アルゴリズムが検討されている。 以上の結果から,特定の音響特性と高度な機械学習技術は,PDと健常者の間で効果的に区別できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T23:24:02Z)
• Automatically measuring speech fluency in people with aphasia: first achievements using read-speech data [55.84746218227712]
  本研究の目的は,言語習得の分野で開発された信号処理algorithmの関連性を評価することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-09T07:51:40Z)
• Exploiting Cross-domain And Cross-Lingual Ultrasound Tongue Imaging Features For Elderly And Dysarthric Speech Recognition [55.25565305101314]
  調音機能は音響信号歪みに不変であり、音声認識システムにうまく組み込まれている。 本稿では,A2Aモデルにおける24時間TaLコーパスの並列音声・超音波舌画像(UTI)データを利用したクロスドメインおよびクロスランガルA2Aインバージョン手法を提案する。 生成した調音機能を組み込んだ3つのタスクの実験は、ベースラインのTDNNとコンフォーマーASRシステムより一貫して優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T07:20:28Z)
• Federated learning for violence incident prediction in a simulated cross-institutional psychiatric setting [3.6939898792640213]
  暴力的になる可能性のある人物を知ることは、スタッフのレベルと重大さに影響を与える可能性がある。 機械学習モデルは、臨床ノートに基づいて患者が暴力的になる可能性を評価することができる。 フェデレートラーニングは、訓練モデルによるデータ制限の問題を分散的に克服することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-17T07:37:12Z)
• GPT-D: Inducing Dementia-related Linguistic Anomalies by Deliberate Degradation of Artificial Neural Language Models [7.8430387435520625]
  一般英語テキストで事前学習したTransformer DLモデル(GPT-2)を,人工劣化版(GPT-D)と組み合わせて提案する手法を提案する。 この手法は、広く使われている「Cookie Theft」画像記述タスクから得られたテキストデータに対する最先端のパフォーマンスにアプローチする。 本研究は, 生成型ニューラル言語モデルの内部動作, 生成する言語, 認知症が人間の発話や言語特性に与える影響について, より深く理解するためのステップである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T00:25:42Z)
• When Accuracy Meets Privacy: Two-Stage Federated Transfer Learning Framework in Classification of Medical Images on Limited Data: A COVID-19 Case Study [77.34726150561087]
  新型コロナウイルスのパンデミックが急速に広がり、世界の医療資源が不足している。 CNNは医療画像の解析に広く利用され、検証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T02:09:41Z)
• Advancing COVID-19 Diagnosis with Privacy-Preserving Collaboration in Artificial Intelligence [79.038671794961]
  我々はUCADI(Unified CT-COVID AI Diagnostic Initiative)を立ち上げ、各ホスト機関でAIモデルを分散的にトレーニングし、独立して実行することができる。 本研究は,中国とイギリスに所在する23の病院で採取した3,336例の胸部CT9,573例について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-18T00:43:41Z)
• FLOP: Federated Learning on Medical Datasets using Partial Networks [84.54663831520853]
  新型コロナウイルスの感染拡大で医療資源が不足している。 新型コロナウイルスの診断を緩和するために、さまざまなデータ駆動型ディープラーニングモデルが開発されている。 患者のプライバシー上の懸念から、データそのものはまだ乏しい。 我々は、textbfPartial Networks (FLOP) を用いた、シンプルで効果的な textbfFederated textbfL textbfon Medical データセットを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-10T01:56:58Z)
• Adversarial Sample Enhanced Domain Adaptation: A Case Study on Predictive Modeling with Electronic Health Records [57.75125067744978]
  ドメイン適応を容易にするデータ拡張手法を提案する。 逆生成したサンプルはドメイン適応時に使用される。 その結果,本手法の有効性とタスクの一般性が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-13T03:20:20Z)
• Convolutional Neural Networks and a Transfer Learning Strategy to Classify Parkinson's Disease from Speech in Three Different Languages [0.0]
  本稿では,パーキンソン病を3つの言語(スペイン語,ドイツ語,チェコ語)で分類する手法を提案する。 提案手法では,3言語間の時間周波数表現と伝達学習戦略を訓練した畳み込みニューラルネットワークを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-11T13:48:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。