論文の概要: NeuroXVocal: Detection and Explanation of Alzheimer's Disease through Non-invasive Analysis of Picture-prompted Speech
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10108v1
- Date: Fri, 14 Feb 2025 12:09:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-17 18:06:34.668656
- Title: NeuroXVocal: Detection and Explanation of Alzheimer's Disease through Non-invasive Analysis of Picture-prompted Speech
- Title（参考訳）: NeuroXVocal: 画像刺激音声の非侵襲的解析によるアルツハイマー病の検出と説明
- Authors: Nikolaos Ntampakis, Konstantinos Diamantaras, Ioanna Chouvarda, Magda Tsolaki, Vasileios Argyriou, Panagiotis Sarigianndis,
- Abstract要約: NeuroXVocalは、音声分析によってアルツハイマー病(AD)の可能性を分類し、説明する新しい二重成分システムである。
分類コンポーネント(Neuro)は、音声パターンと音声特徴をキャプチャする音響特徴、音声書き起こしから抽出したテキスト特徴、言語パターンを表す事前計算された埋め込みの3つの異なるデータストリームを処理する。
説明可能性コンポーネント(XVocal)は、大規模言語モデルとAD研究文献のドメイン固有の知識ベースを組み合わせた、検索・拡張生成(RAG)アプローチを実装している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.815952991777717
- License:
- Abstract: The early diagnosis of Alzheimer's Disease (AD) through non invasive methods remains a significant healthcare challenge. We present NeuroXVocal, a novel dual-component system that not only classifies but also explains potential AD cases through speech analysis. The classification component (Neuro) processes three distinct data streams: acoustic features capturing speech patterns and voice characteristics, textual features extracted from speech transcriptions, and precomputed embeddings representing linguistic patterns. These streams are fused through a custom transformer-based architecture that enables robust cross-modal interactions. The explainability component (XVocal) implements a Retrieval-Augmented Generation (RAG) approach, leveraging Large Language Models combined with a domain-specific knowledge base of AD research literature. This architecture enables XVocal to retrieve relevant clinical studies and research findings to generate evidence-based context-sensitive explanations of the acoustic and linguistic markers identified in patient speech. Using the IS2021 ADReSSo Challenge benchmark dataset, our system achieved state-of-the-art performance with 95.77% accuracy in AD classification, significantly outperforming previous approaches. The explainability component was qualitatively evaluated using a structured questionnaire completed by medical professionals, validating its clinical relevance. NeuroXVocal's unique combination of high-accuracy classification and interpretable, literature-grounded explanations demonstrates its potential as a practical tool for supporting clinical AD diagnosis.
- Abstract（参考訳）: 非侵襲的方法によるアルツハイマー病(AD)の早期診断は、依然として重要な医療課題である。
本稿では,新しい二重成分システムであるNeuroXVocalについて述べる。
分類コンポーネント(Neuro)は、音声パターンと音声特徴をキャプチャする音響特徴、音声書き起こしから抽出したテキスト特徴、言語パターンを表す事前計算された埋め込みの3つの異なるデータストリームを処理する。
これらのストリームは、堅牢なクロスモーダルインタラクションを可能にするカスタムトランスフォーマーベースのアーキテクチャを通じて融合される。
説明可能性コンポーネント(XVocal)は、大規模言語モデルとAD研究文献のドメイン固有の知識ベースを組み合わせた、検索・拡張生成(RAG)アプローチを実装している。
このアーキテクチャにより、XVocalは関連する臨床研究や研究成果を検索し、患者音声で特定される音響的および言語的マーカーのエビデンスに基づく文脈依存的な説明を生成することができる。
IS2021 ADReSSo Challengeベンチマークデータセットを用いて,AD分類の95.77%の精度で最先端のパフォーマンスを達成した。
医療従事者が実施した構造化アンケートを用いて, 説明可能性成分の質的評価を行い, その臨床的妥当性を検証した。
NeuroXVocalの高精度分類と解釈可能な文献的説明を組み合わせたユニークな組み合わせは、臨床AD診断を支援するための実用的なツールとしての可能性を示している。
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