Clustering Parkinson’s and Age-Related Voice Impairment Signal Features for Unsupervised Learning
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the possibility of remote monitoring and screening of Parkinson’s and age-related voice impairment for the general public using self-recorded data on readily available or emerging technologies such as Smartphone and IoT devices. While most studies use professionally recorded voice in a controlled environment, this study uses self-recorded sustained vowel /a/ recordings using iPhone. Each healthy control (HC) and people with Parkinson’s (PWP) group has 57 age-matching mixed-gender subjects. The control subjects can have age-related voice impairment. Without severity labels, features extracted from the recordings were grouped by their similarity in voice using unsupervised learning with various clustering methods. The optimal number of clusters ([Formula: see text]) was estimated using direct and statistical methods. The estimated [Formula: see text] does not agree with the defined Unified Parkinson’s Disease Rating Scale-Speech (UPDRS-3.1) scales. Using [Formula: see text], five hierarchical and one partition-based clustering were used for comparison and cross-checking. The hierarchical-based methods are Hierarchical Cluster (HCluster), Hierarchical K-Means (HKMeans), Agglomerative Nesting (AGNES), Divisive Analysis (DIANA), and neural network-based Self-Organized Tree Algorithm (SOTA). The partition-based method is Clustering Large Applications (CLARA). Three internal validation indices: connectivity, Dunn index and silhouette width, were used to measure the compactness of the clusters and their separations. The validation result, ordered from the best, is AGNES, HCluster, DIANA, HKMeans, CLARA, and SOTA. Majority vote was applied to the results from AGNES, HCluster and DIANA to obtain the final grouping. Five groups were defined representing outliers, severely impaired voice, minor impaired, healthier voice, and cannot be grouped. All methods identified the same two outliers except SOTA. The clustering and voting have successfully identified the 2 outliers, 5 more severely impaired, 82 minor impaired, and 22 healthier voice. Only 3 could not be grouped. Feature extraction has reduced the data size by a factor of 518. It is possible to first reduce the data size for transmission and perform unsupervised learning at the receiving end for remote monitoring and screening.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».