論文の概要: Interpretable Early Detection of Parkinson's Disease through Speech Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17739v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 16:50:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.474524
• Title: Interpretable Early Detection of Parkinson's Disease through Speech Analysis
• Title（参考訳）: 音声解析によるパーキンソン病の早期診断
• Authors: Lorenzo Simone, Mauro Giuseppe Camporeale, Vito Marco Rubino, Vincenzo Gervasi, Giovanni Dimauro,
• Abstract要約: 本稿では,パーキンソン病早期発見のための音声記録からの深層学習手法を提案する。 提案手法は,予測音声パターンと調音的特徴を関連付けることを目的とする。 イタリア・パーキンソンの音声・音声データベースを用いて,65名の被験者から831名の音声を収録した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24466725954625887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parkinson's disease is a progressive neurodegenerative disorder affecting motor and non-motor functions, with speech impairments among its earliest symptoms. Speech impairments offer a valuable diagnostic opportunity, with machine learning advances providing promising tools for timely detection. In this research, we propose a deep learning approach for early Parkinson's disease detection from speech recordings, which also highlights the vocal segments driving predictions to enhance interpretability. This approach seeks to associate predictive speech patterns with articulatory features, providing a basis for interpreting underlying neuromuscular impairments. We evaluated our approach using the Italian Parkinson's Voice and Speech Database, containing 831 audio recordings from 65 participants, including both healthy individuals and patients. Our approach showed competitive classification performance compared to state-of-the-art methods, while providing enhanced interpretability by identifying key speech features influencing predictions.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病は運動機能や非運動機能に影響を及ぼす進行性神経変性疾患であり、初期の症状には音声障害がある。 音声障害は、タイムリーな検出のための有望なツールを提供する機械学習の進歩によって、貴重な診断機会を提供する。 本研究では,音声録音からパーキンソン病を早期に検出するための深層学習手法を提案する。 このアプローチは、予測音声パターンと調音的特徴を関連付けることを目的としており、基礎となる神経筋障害の解釈の基礎となる。 イタリア・パーキンソンの音声・音声データベースを用いて, 健常者および健常者を含む65名を対象に, 831件の音声録音を行った。 提案手法は,最先端の手法と比較して,競争力のある分類性能を示し,予測に影響を及ぼす重要な音声特徴を識別し,解釈性を高めた。

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