論文の概要: A Machine Learning Approach to Analyze the Effects of Alzheimer's Disease on Handwriting through Lognormal Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16959v1
- Date: Mon, 27 May 2024 08:54:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 16:21:29.700048
- Title: A Machine Learning Approach to Analyze the Effects of Alzheimer's Disease on Handwriting through Lognormal Features
- Title（参考訳）: 対数正規化機能によるアルツハイマー病の手書き動作の機械学習による解析
- Authors: Tiziana D'Alessandro, Cristina Carmona-Duarte, Claudio De Stefano, Moises Diaz, Miguel A. Ferrer, Francesco Fontanella,
- Abstract要約: 本稿では,Sigma-lognormalモデルから抽出した手書き機能に機械学習を適用した手法を提案する。
本研究の目的は、アルツハイマーの診断と研究を支援する支援システムを開発することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.426661797202189
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Alzheimer's disease is one of the most incisive illnesses among the neurodegenerative ones, and it causes a progressive decline in cognitive abilities that, in the worst cases, becomes severe enough to interfere with daily life. Currently, there is no cure, so an early diagnosis is strongly needed to try and slow its progression through medical treatments. Handwriting analysis is considered a potential tool for detecting and understanding certain neurological conditions, including Alzheimer's disease. While handwriting analysis alone cannot provide a definitive diagnosis of Alzheimer's, it may offer some insights and be used for a comprehensive assessment. The Sigma-lognormal model is conceived for movement analysis and can also be applied to handwriting. This model returns a set of lognormal parameters as output, which forms the basis for the computation of novel and significant features. This paper presents a machine learning approach applied to handwriting features extracted through the sigma-lognormal model. The aim is to develop a support system to help doctors in the diagnosis and study of Alzheimer, evaluate the effectiveness of the extracted features and finally study the relation among them.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病は神経変性疾患の中でも最も切迫した疾患の1つであり、認知能力の低下が進行し、最悪の場合、日常生活に干渉するほど重篤になる。
現在, 治療法は存在せず, 早期診断が必要である。
手書き解析は、アルツハイマー病を含む特定の神経疾患を検出し、理解するための潜在的なツールと考えられている。
手書き解析だけではアルツハイマー病の確定診断は得られないが、いくつかの洞察を与え、総合的な評価に使用することができる。
Sigma-lognormalモデルは運動解析のために考案され、手書きにも適用できる。
このモデルは、新しい特徴と重要な特徴の計算の基盤となる、対数正規パラメータのセットを出力として返す。
本稿では,Sigma-lognormalモデルから抽出した手書き機能に機械学習を適用した手法を提案する。
本研究の目的は、アルツハイマーの診断と研究を支援する支援システムを開発し、抽出した特徴の有効性を評価し、最終的にそれらの関係を研究することである。
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