Decoding age-related changes in the spatiotemporal neural processing of speech using machine learning
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Speech comprehension in noisy environments depends on complex interactions between sensory and cognitive systems. In older adults, such interactions may be affected, especially in those individuals who have more severe age-related hearing loss. Using a data-driven approach, we assessed the temporal ( when in time) and spatial ( where in the brain) characteristics of the cortex’s speech-evoked response that distinguish older adults with or without mild hearing loss. We used source montage to model scalp-recorded during a phoneme discrimination task conducted under clear and noise-degraded conditions. We applied machine learning analyses (stability selection and control) to choose features of the speech-evoked response that are consistent over a range of model parameters and support vector machine (SVM) classification to investigate the time course and brain regions that segregate groups and speech clarity. Whole-brain data analysis revealed a classification accuracy of 82.03% [area under the curve (AUC)=81.18%; F1-score 82.00%], distinguishing groups within ∼50 ms after speech onset (i.e., as early as the P1 wave).We observed lower accuracy of 78.39% [AUC=78.74%; F1-score=79.00%] and delayed classification performance when the speech token were embedded in noise, with group segregation at 60 ms. Separate analysis using left (LH) and right hemisphere (RH) regions showed that LH speech activity was better at distinguishing hearing groups than activity measured over the RH. Moreover, stability selection analysis identified 13 brain regions (among 1428 total spatiotemporal features from 68 regions) where source activity segregated groups with >80% accuracy (clear speech); whereas 15 regions were critical for noise-degraded speech to achieve a comparable level of group segregation (76% accuracy). Our results identify two core neural networks associated with complex speech perception in older adults and confirm a larger number of neural regions, particularly in RH and frontal lobe, are active when processing degraded speech information.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».