論文の概要: Beyond Fairness: Age-Harmless Parkinson's Detection via Voice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13292v1
• Date: Sat, 23 Sep 2023 07:23:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 20:54:18.434389
• Title: Beyond Fairness: Age-Harmless Parkinson's Detection via Voice
• Title（参考訳）: 年齢のハームレス・パーキンソンの音声による検出
• Authors: Yicheng Wang, Xiaotian Han, Leisheng Yu, Na Zou
• Abstract要約: パーキンソン病(PD)は発声障害や発声障害として現れる。 ディープラーニングモデルは、現在、さまざまな年齢の発症に関する公平性の問題を抱えている。 本研究では,GradCAMに基づく特徴マスキングとアンサンブルモデルを組み合わせた新しいデバイアス手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.18414430326228
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parkinson's disease (PD), a neurodegenerative disorder, often manifests as speech and voice dysfunction. While utilizing voice data for PD detection has great potential in clinical applications, the widely used deep learning models currently have fairness issues regarding different ages of onset. These deep models perform well for the elderly group (age $>$ 55) but are less accurate for the young group (age $\leq$ 55). Through our investigation, the discrepancy between the elderly and the young arises due to 1) an imbalanced dataset and 2) the milder symptoms often seen in early-onset patients. However, traditional debiasing methods are impractical as they typically impair the prediction accuracy for the majority group while minimizing the discrepancy. To address this issue, we present a new debiasing method using GradCAM-based feature masking combined with ensemble models, ensuring that neither fairness nor accuracy is compromised. Specifically, the GradCAM-based feature masking selectively obscures age-related features in the input voice data while preserving essential information for PD detection. The ensemble models further improve the prediction accuracy for the minority (young group). Our approach effectively improves detection accuracy for early-onset patients without sacrificing performance for the elderly group. Additionally, we propose a two-step detection strategy for the young group, offering a practical risk assessment for potential early-onset PD patients.
• Abstract（参考訳）: 神経変性疾患であるパーキンソン病(PD)は、しばしば発声障害や発声障害として現れる。 PD検出のための音声データの利用は臨床応用において大きな可能性を秘めているが、現在広く使われているディープラーニングモデルは、様々な年齢の発症に関する公平性の問題を抱えている。 これらの深層モデルは、高齢者群(年齢: 55ドル)ではよく機能するが、若年層(年齢: 55ドル)では正確ではない。 調査の結果,高齢者と若年者の相違が生じた。 1)不均衡データセットと 2)早期発症患者では軽度の症状が多かった。 しかし、伝統的なデバイアス法は、通常、多数派グループの予測精度を損なうが、相違を最小限に抑えるため、非実用的である。 この問題に対処するために,GradCAMをベースとした特徴マスキングとアンサンブルモデルを組み合わせることで,公平性や精度が損なわれないようにする手法を提案する。 特に、GradCAMベースの特徴マスキングは、PD検出に必要な情報を保持しつつ、入力音声データ中の年齢関連特徴を選択的に隠蔽する。 アンサンブルモデルは、マイノリティ(若いグループ)の予測精度をさらに向上させる。 本手法は高齢者群を犠牲にすることなく早期発症患者の検出精度を効果的に向上させる。 また,若年者に対する2段階検出戦略を提案し,早期発症型PD患者に対する実用的なリスク評価を行った。

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