用于轻度认知障碍检测的类别言语流畅度自动分析:一种非线性语言无关方法
声音
2022-03-21 v1 音频与语音处理
定量方法
摘要
阿尔茨海默病(AD)是全球痴呆的主要成因之一,患者发展为严重失能且有时完全依赖。在前驱阶段,轻度认知障碍(MCI)产生认知减退但尚不足干扰日常生活。这项从语音中筛选生物标志物以检测 AD 的工作,是一项针对阿尔茨海默诊断的广泛交叉研究的一部分。具体而言,本工作使用了一种检测 MCI 的任务。该任务分析类别言语流畅度。自动分类通过 SVM 基于经典线性特征、Castiglioni 分形维数与排列熵完成。最后由 ANOVA 检验筛选最相关特征。对 MCI 的有前景结果超过 50%。
引用
@article{arxiv.2203.09878,
title = {Automatic analysis of Categorical Verbal Fluency for Mild Cognitive Impartment detection: a non-linear language independent approach},
author = {Karmele López-De-Ipiña and Unai Martinez de Lizarduy and Nora Barroso and Miriam Ecay-Torres and Pablo Martinez-Lage and Fernando Torres and Marcos Faundez-Zanuy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.09878},
year = {2022}
}
备注
4 pages, published in 2015 4th International Work Conference on Bioinspired Intelligence (IWOBI), pp. 101-104