Toward Personalizing Alzheimer’s Disease Therapy Using an Intelligent Cognitive Control System
Notice bibliographique
Résumé
Subjective cognitive decline is an early state of Alzheimer’s Disease which affects almost 10 million people every year. It results from negative emotions such as frustration which are more present than healthy adults. For this reason, our work focuses on relaxing subjective cognitive decline patients using virtual reality environments to improve their memory performance. We proposed in our previous work a neurofeedback approach which adapts the virtual environment to each patient according to their emotions using a Neural Agent. We found that the Neural Agent can adapt the environment to each participant but have limitations. This work is a continuation of our approach in which we propose a Limbic Agent able to monitor the interactions between the Neural Agent and patients’ emotional reactions, learn from these interactions, and modify the Neural Agent in order to enhance the adaptation to each patient with an Intelligent Cognitive Control System. Our goal is to create a system able to support the Limbic System which is the main area in charge of controlling emotions and creating memory in the human brain. We used data collected form our previous work to train the Limbic Agent and results showed that the agent is capable of modifying the weight of existing rules, generating new intervention rules, and predicting if they will work or not.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».