論文の概要: Deep Insights into Cognitive Decline: A Survey of Leveraging Non-Intrusive Modalities with Deep Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18972v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 17:59:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:51:03.541210
• Title: Deep Insights into Cognitive Decline: A Survey of Leveraging Non-Intrusive Modalities with Deep Learning Techniques
• Title（参考訳）: 認知の衰退への深い洞察: ディープラーニング技術による非侵入的モダリティの活用に関する調査
• Authors: David Ortiz-Perez, Manuel Benavent-Lledo, Jose Garcia-Rodriguez, David Tomás, M. Flores Vizcaya-Moreno,
• Abstract要約: 本研究は、ディープラーニング技術を用いて認知低下推定作業を自動化する最も関連性の高い手法についてレビューする。 トランスフォーマーアーキテクチャやファンデーションモデルのような最先端のアプローチを含む、各モダリティと方法論の重要な特徴と利点について論じる。 ほとんどの場合、テキストのモダリティは最良の結果を得ることができ、認知の低下を検出するのに最も関係がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5172964916120903
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• Abstract: Cognitive decline is a natural part of aging, often resulting in reduced cognitive abilities. In some cases, however, this decline is more pronounced, typically due to disorders such as Alzheimer's disease. Early detection of anomalous cognitive decline is crucial, as it can facilitate timely professional intervention. While medical data can help in this detection, it often involves invasive procedures. An alternative approach is to employ non-intrusive techniques such as speech or handwriting analysis, which do not necessarily affect daily activities. This survey reviews the most relevant methodologies that use deep learning techniques to automate the cognitive decline estimation task, including audio, text, and visual processing. We discuss the key features and advantages of each modality and methodology, including state-of-the-art approaches like Transformer architecture and foundation models. In addition, we present works that integrate different modalities to develop multimodal models. We also highlight the most significant datasets and the quantitative results from studies using these resources. From this review, several conclusions emerge. In most cases, the textual modality achieves the best results and is the most relevant for detecting cognitive decline. Moreover, combining various approaches from individual modalities into a multimodal model consistently enhances performance across nearly all scenarios.
• Abstract（参考訳）: 認知低下は老化の自然な部分であり、しばしば認知能力の低下をもたらす。 しかし、いくつかのケースでは、この減少はより顕著であり、典型的にはアルツハイマー病などの疾患が原因である。 異常認知低下の早期発見は、タイムリーな専門的介入を促進するため、非常に重要である。 この検出には医療データが役立つが、しばしば侵襲的な手順が伴う。 もう一つのアプローチは、日常的な活動に必ずしも影響を与えない、音声や手書き分析のような非侵入的手法を採用することである。 本調査は, 音声, テキスト, 視覚処理を含む認知低下推定作業を自動化するために, ディープラーニング技術を用いた最も関連性の高い手法を概説する。 トランスフォーマーアーキテクチャやファンデーションモデルのような最先端のアプローチを含む、各モダリティと方法論の重要な特徴と利点について論じる。 さらに,様々なモダリティを統合したマルチモーダルモデルを提案する。 また、これらのリソースを用いた研究から、最も重要なデータセットと定量的な結果についても強調する。 このレビューから、いくつかの結論が浮かび上がっている。 ほとんどの場合、テキストのモダリティは最良の結果を得ることができ、認知の低下を検出するのに最も関係がある。 さらに、個々のモダリティからマルチモーダルモデルへの様々なアプローチを組み合わせることで、ほぼすべてのシナリオにおけるパフォーマンスが一貫して向上する。

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