論文の概要: Early Recognition of Parkinson's Disease Through Acoustic Analysis and Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16091v1
- Date: Mon, 22 Jul 2024 23:24:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 19:05:22.012674
- Title: Early Recognition of Parkinson's Disease Through Acoustic Analysis and Machine Learning
- Title（参考訳）: 音響解析と機械学習によるパーキンソン病の早期認識
- Authors: Niloofar Fadavi, Nazanin Fadavi,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Parkinson's Disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder that significantly impacts both motor and non-motor functions, including speech. Early and accurate recognition of PD through speech analysis can greatly enhance patient outcomes by enabling timely intervention. This paper provides a comprehensive review of methods for PD recognition using speech data, highlighting advances in machine learning and data-driven approaches. We discuss the process of data wrangling, including data collection, cleaning, transformation, and exploratory data analysis, to prepare the dataset for machine learning applications. Various classification algorithms are explored, including logistic regression, SVM, and neural networks, with and without feature selection. Each method is evaluated based on accuracy, precision, and training time. Our findings indicate that specific acoustic features and advanced machine-learning techniques can effectively differentiate between individuals with PD and healthy controls. The study concludes with a comparison of the different models, identifying the most effective approaches for PD recognition, and suggesting potential directions for future research.
- Abstract（参考訳）: 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。
音声分析によるPDの早期かつ正確な認識は、タイムリーな介入を可能にすることで、患者の成果を大幅に向上させることができる。
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。
データ収集、クリーニング、変換、探索的データ分析を含むデータラングリングのプロセスについて議論し、機械学習アプリケーションのためのデータセットを作成する。
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。
各手法は精度、精度、訓練時間に基づいて評価される。
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。
この研究は異なるモデルを比較し、PD認識の最も効果的なアプローチを特定し、将来の研究の方向性を示唆している。
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