論文の概要: Alzheimer's Dementia Detection Using Perplexity from Paired Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09315v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 01:15:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:02.166897
• Title: Alzheimer's Dementia Detection Using Perplexity from Paired Large Language Models
• Title（参考訳）: Paired Large Language Model を用いたアルツハイマー認知症検出
• Authors: Yao Xiao, Heidi Christensen, Stefan Goetze,
• Abstract要約: アルツハイマー認知症(英語: Alzheimer's dementia、AD)は、認知機能低下を伴う神経変性疾患である。 この研究は、最近の大規模言語モデル(LLM)を用いて、AD検出のためのペアパープレキシティアプローチを拡張した。 我々は、ADReSS 2020チャレンジベンチマークの最高ランク法より平均3.33%、そして6.35%の精度を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.165862008319735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Alzheimer's dementia (AD) is a neurodegenerative disorder with cognitive decline that commonly impacts language ability. This work extends the paired perplexity approach to detecting AD by using a recent large language model (LLM), the instruction-following version of Mistral-7B. We improve accuracy by an average of 3.33% over the best current paired perplexity method and by 6.35% over the top-ranked method from the ADReSS 2020 challenge benchmark. Our further analysis demonstrates that the proposed approach can effectively detect AD with a clear and interpretable decision boundary in contrast to other methods that suffer from opaque decision-making processes. Finally, by prompting the fine-tuned LLMs and comparing the model-generated responses to human responses, we illustrate that the LLMs have learned the special language patterns of AD speakers, which opens up possibilities for novel methods of model interpretation and data augmentation.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー認知症(英語: Alzheimer's dementia、AD)は、認知機能低下を伴う神経変性疾患である。 この研究は、Mistral-7Bの命令追従バージョンである最近の大規模言語モデル(LLM)を用いて、ADを検出するためのペアパープレキシティアプローチを拡張した。 我々は、ADReSS 2020チャレンジベンチマークの最高ランク法より平均3.33%、そして6.35%の精度を向上する。 提案手法は,不透明な意思決定プロセスに苦しむ他の方法とは対照的に,明確かつ解釈可能な決定境界を持つADを効果的に検出できることを示す。 最後に、微調整されたLLMを刺激し、人間の反応に対するモデル生成応答を比較することにより、LLMはAD話者の特別な言語パターンを習得し、モデル解釈とデータ拡張の新たな方法の可能性を開く。

関連論文リスト

• Delta-KNN: Improving Demonstration Selection in In-Context Learning for Alzheimer's Disease Detection [17.171269816416178]
  アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease、AD)は、認知症につながる進行性神経変性疾患であり、早期の介入は、疾患の異常を分析することで大きな恩恵を受ける。 本研究では,患者生成テキストからAD診断を行うための健康アシスタントとして,Large Language Models (LLMs) の可能性を検討する。 ICL性能を向上させる新しいデモ選択戦略であるDelta-KNNを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-04T01:14:07Z)
• Reasoning-Based Approach with Chain-of-Thought for Alzheimer's Detection Using Speech and Large Language Models [7.767713512962951]
  高齢化に伴い認知症は著しく増加している。 近年の音声モデルと大規模言語モデル(LLM)を用いた研究は認知症診断と治療の新しい可能性をもたらす。 我々のチェーン・オブ・ソート(CoT)推論手法は、音声と言語モデルを組み合わせたものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T13:49:48Z)
• Unlocking Neural Transparency: Jacobian Maps for Explainable AI in Alzheimer's Detection [1.1674893622721483]
  本稿では,アルツハイマー病の診断における説明可能性と信頼性を高めるために,ヤコビアンマップ(JM)を多モードフレームワークで活用する新しいプレモデルアプローチを提案する。 我々は、JMsで訓練された3D CNNと従来の前処理データとの比較実験により、JMsを検証する。 また、3D Grad-CAM分析を用いて、視覚的および定量的な洞察を提供し、さらに解釈可能性と診断信頼性の向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-04T07:24:52Z)
• AD-LLM: Benchmarking Large Language Models for Anomaly Detection [50.57641458208208]
  本稿では,大規模な言語モデルが異常検出にどのように役立つかを評価する最初のベンチマークであるAD-LLMを紹介する。 我々は、ゼロショット検出、LLMの事前訓練された知識を用いて、タスク固有のトレーニングなしでADを実行すること、データ拡張、ADモデルを改善するために合成データとカテゴリ記述を生成すること、LLMを使用して教師なしADモデルを提案するモデル選択の3つの主要なタスクについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-15T10:22:14Z)
• Profiling Patient Transcript Using Large Language Model Reasoning Augmentation for Alzheimer's Disease Detection [4.961581278723015]
  アルツハイマー病(AD)は認知症の主要な原因であり、徐々に音声や言語能力の低下が特徴である。 近年の深層学習は自発音声によるAD自動検出を容易にする。 各発話中のテキストパターンを,患者の言語的特徴をグローバルに把握せずに直接モデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T07:58:07Z)
• Leveraging Pretrained Representations with Task-related Keywords for Alzheimer's Disease Detection [69.53626024091076]
  アルツハイマー病(AD)は高齢者に特に顕著である。 事前学習モデルの最近の進歩は、AD検出モデリングを低レベル特徴から高レベル表現にシフトさせる動機付けとなっている。 本稿では,高レベルの音響・言語的特徴から,より優れたAD関連手がかりを抽出する,いくつかの効率的な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-14T16:03:28Z)
• Exploring linguistic feature and model combination for speech recognition based automatic AD detection [61.91708957996086]
  音声ベースの自動ADスクリーニングシステムは、他の臨床スクリーニング技術に代わる非侵襲的でスケーラブルな代替手段を提供する。 専門的なデータの収集は、そのようなシステムを開発する際に、モデル選択と特徴学習の両方に不確実性をもたらす。 本稿では,BERT と Roberta の事前学習したテキストエンコーダのドメイン微調整の堅牢性向上のための特徴とモデルの組み合わせ手法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T05:09:01Z)
• Conformer Based Elderly Speech Recognition System for Alzheimer's Disease Detection [62.23830810096617]
  アルツハイマー病(AD)の早期診断は、予防ケアがさらなる進行を遅らせるのに不可欠である。 本稿では,DementiaBank Pitt コーパスをベースとした最新のコンバータに基づく音声認識システムの開発について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-23T12:50:55Z)

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。