論文の概要: Detecting Cognitive Impairment and Psychological Well-being among Older Adults Using Facial, Acoustic, Linguistic, and Cardiovascular Patterns Derived from Remote Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14194v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 23:42:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-22 07:36:49.454241
• Title: Detecting Cognitive Impairment and Psychological Well-being among Older Adults Using Facial, Acoustic, Linguistic, and Cardiovascular Patterns Derived from Remote Conversations
• Title（参考訳）: 遠隔会話による顔・音響・言語・心血管パターンを用いた高齢者の認知障害・心理的幸福度の検出
• Authors: Xiaofan Mu, Salman Seyedi, Iris Zheng, Zifan Jiang, Liu Chen, Bolaji Omofojoye, Rachel Hershenberg, Allan I. Levey, Gari D. Clifford, Hiroko H. Dodge, Hyeokhyen Kwon,
• Abstract要約: 高齢化社会では、認知の低下を監視し、認知症リスクを示す社会的・心理的要因を特定するためのスケーラブルな方法が緊急に求められている。 われわれの機械学習モデルは39人の顔、音響、言語、心血管の特徴を捉えた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.923344966877598
• License:
• Abstract: INTRODUCTION: The aging society urgently requires scalable methods to monitor cognitive decline and identify social and psychological factors indicative of dementia risk in older adults. METHODS: Our machine learning models captured facial, acoustic, linguistic, and cardiovascular features from 39 individuals with normal cognition or Mild Cognitive Impairment derived from remote video conversations and classified cognitive status, social isolation, neuroticism, and psychological well-being. RESULTS: Our model could distinguish Clinical Dementia Rating Scale of 0.5 (vs. 0) with 0.78 area under the receiver operating characteristic curve (AUC), social isolation with 0.75 AUC, neuroticism with 0.71 AUC, and negative affect scales with 0.79 AUC. DISCUSSION: Our findings demonstrate the feasibility of remotely monitoring cognitive status, social isolation, neuroticism, and psychological well-being. Speech and language patterns were more useful for quantifying cognitive impairment, whereas facial expression and cardiovascular patterns using remote photoplethysmography were more useful for quantifying personality and psychological well-being.
• Abstract（参考訳）: 高齢化社会では、認知の低下を監視し、認知症リスクを示す社会的・心理的要因を特定するためのスケーラブルな方法が緊急に求められている。 方法: 遠隔ビデオ会話と分類された認知状態, 社会的孤立, 神経症, 心理的幸福感から, 正常認知者39名から顔, 音響, 言語, 心血管的特徴を抽出した。 結果: 臨床認知症評価尺度0.5(vs.0)と受信者操作特性曲線0.78(AUC)、社会的隔離0.75(AUC)、神経症0.71(AUC)、負の感情尺度0.79(AUC)の区別が可能であった。 DISCUSSION: 認知状態, 社会的孤立, 神経症, 心理的健康状態の遠隔監視の可能性について検討した。 発話パターンと言語パターンは認知障害の定量化に有用であったが,表情パターンや心血管パターンは人格や心理的幸福の定量化に有用であった。

関連論文リスト

• Explainable Brain Age Gap Prediction in Neurodegenerative Conditions using coVariance Neural Networks [94.06526659234756]
  脳年齢差予測に対するブラックボックス機械学習アプローチは実用性に制限がある。 各種神経変性疾患に対する皮質厚み特徴を用いた脳年齢差の研究に,VNNに基づくアプローチを適用した。 以上の結果より,アルツハイマー病,前頭側頭型認知症,非定型パーキンソン病の脳年齢差の解剖学的特徴が明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-02T19:37:09Z)
• Auto Detecting Cognitive Events Using Machine Learning on Pupillary Data [0.0]
  瞳孔の大きさは認知作業負荷の貴重な指標であり、自律神経系によって支配される注意の変化と覚醒を反映している。 本研究では、機械学習を用いて個人が経験した認知イベントを自動的に検出する可能性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T04:54:46Z)
• Large Language Model-based FMRI Encoding of Language Functions for Subjects with Neurocognitive Disorder [53.575426835313536]
  LLMを用いたfMRIエンコーディングと脳のスコアを用いた高齢者の言語関連機能変化について検討する。 脳のスコアと認知スコアの相関関係を脳全体のROIと言語関連ROIの両方で分析した。 以上の結果から,認知能力の向上は,中側頭回に有意な相関がみられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T01:09:08Z)
• Automatic detection of cognitive impairment in elderly people using an entertainment chatbot with Natural Language Processing capabilities [8.032202552952299]
  本稿では,高齢者の認知障害を透過的にモニタリングする知的会話システムについて紹介する。 自然言語生成技術を用いて,更新されたニュース項目から対話フローを自動生成する。 このシステムは、質問に対する回答のゴールドスタンダードを推論し、認知能力を自動的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T19:17:48Z)
• Assessing cognitive function among older adults using machine learning and wearable device data: a feasibility study [3.0872517448897465]
  健常成人と認知不良高齢者を区別する予測モデルを開発した。 活動と睡眠パラメータは、他の認知流速と比較して、処理速度、作業記憶、注意に強く関連していた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T00:07:55Z)
• Deep learning reveals the common spectrum underlying multiple brain disorders in youth and elders from brain functional networks [53.257804915263165]
  ヒトの初期および後期の脳障害は、脳機能における病理学的変化を共有する可能性がある。 病理的共通性に関する神経画像データによる重要な証拠はいまだ発見されていない。 多地点機能磁気共鳴画像データを用いたディープラーニングモデルを構築し、健康的な制御から5つの異なる脳障害を分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T09:22:05Z)
• Multi-modal deep learning system for depression and anxiety detection [4.539240676216187]
  本稿では,自己管理型音声タスクからの抑うつと不安のスクリーニングのためのマルチモーダルシステムを提案する。 深層学習機能を備えた手作り機能の強化によって,F1の総合的な分類精度が向上することが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-30T00:02:58Z)
• Data-driven emotional body language generation for social robotics [58.88028813371423]
  社会ロボティクスでは、人間型ロボットに感情の身体的表現を生成する能力を与えることで、人間とロボットの相互作用とコラボレーションを改善することができる。 我々は、手作業で設計されたいくつかの身体表現から学習する深層学習データ駆動フレームワークを実装した。 評価実験の結果, 生成した表現の人間同型とアニマシーは手作りの表現と異なる認識が得られなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T09:21:39Z)
• CogAlign: Learning to Align Textual Neural Representations to Cognitive Language Processing Signals [60.921888445317705]
  自然言語処理モデルに認知言語処理信号を統合するためのCogAlignアプローチを提案する。 我々は、CogAlignが、パブリックデータセット上の最先端モデルよりも、複数の認知機能で大幅な改善を実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T07:10:25Z)
• Predicting Early Indicators of Cognitive Decline from Verbal Utterances [2.387625146176821]
  認知症 (Dementia) は、記憶障害、コミュニケーション障害、思考過程を引き起こす、不可逆的、慢性的、進歩的な神経変性疾患のグループである。 神経心理学試験における発話の言語的特徴を用いて,高齢者コントロールグループ,MCI,アルツハイマー病(AD)とADの鑑別が可能かを検討した。 以上の結果から, 高齢者の言語発話, MCI, AD, ADの区別が, 文脈的, 心理言語学的特徴の組合せによって改善されることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-19T02:24:11Z)
• Continuous Emotion Recognition via Deep Convolutional Autoencoder and Support Vector Regressor [70.2226417364135]
  マシンはユーザの感情状態を高い精度で認識できることが不可欠である。 ディープニューラルネットワークは感情を認識する上で大きな成功を収めている。 表情認識に基づく連続的感情認識のための新しいモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-31T17:47:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。