論文の概要: A Review of Deep Learning Approaches for Non-Invasive Cognitive Impairment Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19898v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 17:44:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:16:47.836030
• Title: A Review of Deep Learning Approaches for Non-Invasive Cognitive Impairment Detection
• Title（参考訳）: 非侵襲的認知障害検出のためのディープラーニングアプローチの検討
• Authors: Muath Alsuhaibani, Ali Pourramezan Fard, Jian Sun, Farida Far Poor, Peter S. Pressman, Mohammad H. Mahoor,
• Abstract要約: 本稿では,非侵襲的認知障害検出のためのディープラーニング手法の最近の進歩を概説する。 音声や言語,顔,運動運動など,認知低下の非侵襲的指標について検討した。 著しい進歩にもかかわらず、データ標準化とアクセシビリティ、モデル説明可能性、縦断解析の限界、臨床適応などいくつかの課題が残っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.31259047578382
• License:
• Abstract: This review paper explores recent advances in deep learning approaches for non-invasive cognitive impairment detection. We examine various non-invasive indicators of cognitive decline, including speech and language, facial, and motoric mobility. The paper provides an overview of relevant datasets, feature-extracting techniques, and deep-learning architectures applied to this domain. We have analyzed the performance of different methods across modalities and observed that speech and language-based methods generally achieved the highest detection performance. Studies combining acoustic and linguistic features tended to outperform those using a single modality. Facial analysis methods showed promise for visual modalities but were less extensively studied. Most papers focused on binary classification (impaired vs. non-impaired), with fewer addressing multi-class or regression tasks. Transfer learning and pre-trained language models emerged as popular and effective techniques, especially for linguistic analysis. Despite significant progress, several challenges remain, including data standardization and accessibility, model explainability, longitudinal analysis limitations, and clinical adaptation. Lastly, we propose future research directions, such as investigating language-agnostic speech analysis methods, developing multi-modal diagnostic systems, and addressing ethical considerations in AI-assisted healthcare. By synthesizing current trends and identifying key obstacles, this review aims to guide further development of deep learning-based cognitive impairment detection systems to improve early diagnosis and ultimately patient outcomes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非侵襲的認知障害検出のためのディープラーニング手法の最近の進歩を概説する。 音声や言語,顔,運動運動など,認知低下の非侵襲的指標について検討した。 本稿では、この領域に適用された関連するデータセット、特徴抽出技術、ディープラーニングアーキテクチャの概要について述べる。 我々は、モーダル性にまたがる様々な手法の性能を分析し、音声と言語に基づく手法が、一般的に最も高い検出性能を達成したことを観察した。 音響的特徴と言語的特徴を組み合わせた研究は、単一のモダリティを用いたものよりも優れていた。 顔分析法は視覚的モダリティの有望性を示したが、広範に研究されなかった。 ほとんどの論文ではバイナリ分類(非ペア化対非ペア化)に重点を置いており、マルチクラスや回帰タスクへの対処が少なかった。 トランスファーラーニングと事前訓練された言語モデルは、特に言語分析において、人気があり効果的な技術として出現した。 著しい進歩にもかかわらず、データ標準化とアクセシビリティ、モデル説明可能性、縦断解析の限界、臨床適応などいくつかの課題が残っている。 最後に,言語に依存しない音声分析手法の調査,マルチモーダル診断システムの開発,AI支援医療における倫理的配慮など,今後の研究方向性を提案する。 本研究は,現在の傾向を合成し,重要な障害を同定することにより,早期診断と最終的には患者の予後を改善するために,深層学習に基づく認知障害検出システムのさらなる発展を導くことを目的とする。

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