Enyhe kognitív zavar automatikus felismerése szekvenciális autoenkóder használatával

Az enyhe kognitív zavar (EKZ) hetegorén klinikai szindróma. Főbb tünetei közé tartozik a memória, a gondolkodás, az érvelés és a nyelvi képességek romlása, amely azonban nem okoz jelentős zavart a páciensek mindennapi életviteélben. A hanyatlás enyhe foka és a lappangó tünetek miatt azonban az EKZ d...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Vetráb Mercedes
Egas-López José Vicente
Balogh Réka
Imre Nóra
Hoffmann Ildikó
Tóth László
Pákáski Magdolna
Kálmán János
Corporate Author: Magyar számítógépes nyelvészeti konferencia (18.) (2022) (Szeged)
Format: Book part
Published: 2022
Series:Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia 18
Kulcsszavak:Paralingvisztika, Nyelvészet - számítógép alkalmazása
Subjects:
Online Access:http://acta.bibl.u-szeged.hu/75873
Description
Summary:Az enyhe kognitív zavar (EKZ) hetegorén klinikai szindróma. Főbb tünetei közé tartozik a memória, a gondolkodás, az érvelés és a nyelvi képességek romlása, amely azonban nem okoz jelentős zavart a páciensek mindennapi életviteélben. A hanyatlás enyhe foka és a lappangó tünetek miatt azonban az EKZ diagnosztizálása nagyon gyakran ütközik nehézségekbe. Ebben a tanulmányban szekvenciális autoenkódert használunk a jellemzőknyeréshez, hogy robusztus és hatékony attribútumokat extraktálhassunk. A felhasznált adadtbázis 25 EKZ-s alany és 25 egészséges kontrollszemély hanganyagait tartalmazza. Eredményeink alapján ez a megközelítés versenyképes teljesítményt nyújt: egy nagyobb adatbázison tanított x-vektor hálóval szemben is képes jobb eredményeket nyújtani. További kísérleteinkben enyhe Alzheimer-kórban (eAK) szenvedő alanyokat is megpróbáltuk elkülöníteni.
Physical Description:175-184
ISBN:978-963-306-848-9