論文の概要: Mitigating Confounding in Speech-Based Dementia Detection through Weight Masking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05610v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 21:45:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.247882
• Title: Mitigating Confounding in Speech-Based Dementia Detection through Weight Masking
• Title（参考訳）: 重みマスキングによる音声認知症検出における欠点の軽減
• Authors: Zhecheng Sheng, Xiruo Ding, Brian Hur, Changye Li, Trevor Cohen, Serguei Pakhomov,
• Abstract要約: 本研究は認知症検出における性差に対処する。 これは2つの方法を提案する: $textitExtended Confounding Filter$と$textitDual Filter$。 認知障害患者と健常者を対象とした1対1の物語を用いた認知症データセットの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.542209006633763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep transformer models have been used to detect linguistic anomalies in patient transcripts for early Alzheimer's disease (AD) screening. While pre-trained neural language models (LMs) fine-tuned on AD transcripts perform well, little research has explored the effects of the gender of the speakers represented by these transcripts. This work addresses gender confounding in dementia detection and proposes two methods: the $\textit{Extended Confounding Filter}$ and the $\textit{Dual Filter}$, which isolate and ablate weights associated with gender. We evaluate these methods on dementia datasets with first-person narratives from patients with cognitive impairment and healthy controls. Our results show transformer models tend to overfit to training data distributions. Disrupting gender-related weights results in a deconfounded dementia classifier, with the trade-off of slightly reduced dementia detection performance.
• Abstract（参考訳）: 深層トランスフォーマーモデルは、早期アルツハイマー病(AD)スクリーニングのための患者転写産物の言語異常を検出するために使われてきた。 AD転写産物を微調整した事前学習型ニューラルネットワークモデル(LM)はよく機能するが、これらの転写産物で表される話者の性別の影響についてはほとんど研究されていない。 この研究は認知症検出における性差に対処し、$\textit{Extended Confounding Filter}$と$\textit{Dual Filter}$という2つの方法を提案する。 認知障害患者と健常者を対象とした1対1の物語を用いた認知症データセットの評価を行った。 以上の結果から,データ分散のトレーニングにはトランスフォーマーモデルが適していないことが示された。 男女関係の重みを乱すことは、認知症検出性能をわずかに低下させるトレードオフを伴って、認知症分類器を分解する。

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