Automatic speech analysis for the assessment of patients with predementia and Alzheimer's disease
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
- Écart entre enseignants
- 0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline· tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle
Résumé
BACKGROUND: To evaluate the interest of using automatic speech analyses for the assessment of mild cognitive impairment (MCI) and early-stage Alzheimer's disease (AD). METHODS: Healthy elderly control (HC) subjects and patients with MCI or AD were recorded while performing several short cognitive vocal tasks. The voice recordings were processed, and the first vocal markers were extracted using speech signal processing techniques. Second, the vocal markers were tested to assess their "power" to distinguish among HC, MCI, and AD. The second step included training automatic classifiers for detecting MCI and AD, using machine learning methods and testing the detection accuracy. RESULTS: The classification accuracy of automatic audio analyses were as follows: between HCs and those with MCI, 79% ± 5%; between HCs and those with AD, 87% ± 3%; and between those with MCI and those with AD, 80% ± 5%, demonstrating its assessment utility. CONCLUSION: Automatic speech analyses could be an additional objective assessment tool for elderly with cognitive decline.
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La notice
- Revue
- Alzheimer s & Dementia Diagnosis Assessment & Disease Monitoring
- Thématique
- Voice and Speech Disorders
- Domaine
- Medicine
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- Canadian Institute of Ukranian Studies, University of AlbertaUniversité Nice Sophia Antipolis
- Mots-clés
- AudiologyCognitive impairmentCognitionAlzheimer's diseaseDiseaseMedicineCognitive declineSpeech recognitionPsychologyDementiaComputer scienceInternal medicineNeuroscience
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui