Enyhe kognitív zavar automatikus felismerése szekvenciális autoenkóder használatával

Vetráb Mercedes and Egas-López José Vicente and Balogh Réka and Imre Nóra and Hoffmann Ildikó and Tóth László and Pákáski Magdolna and Kálmán János: Enyhe kognitív zavar automatikus felismerése szekvenciális autoenkóder használatával. In: Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia, (18). pp. 175-184. (2022)

Cikk, tanulmány, mű msznykonf_018_175-184.pdf Download (527kB)

Abstract

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.

Item Type:	Article
Heading title:	Beszédtechnológia
Journal or Publication Title:	Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
Date:	2022
Volume:	18
ISBN:	978-963-306-848-9
Page Range:	pp. 175-184
Language:	Hungarian
Place of Publication:	Szeged
Event Title:	Magyar számítógépes nyelvészeti konferencia (18.) (2022) (Szeged)
Related URLs:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/75797/
Uncontrolled Keywords:	Paralingvisztika, Nyelvészet - számítógép alkalmazása
Additional Information:	Bibliogr.: p. 182-184. ; ill. ; összefoglalás magyar nyelven
Subjects:	01. Natural sciences 01. Natural sciences > 01.02. Computer and information sciences 06. Humanities 06. Humanities > 06.02. Languages and Literature
Date Deposited:	2022. May. 25. 08:38
Last Modified:	2022. May. 25. 08:38
URI:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/75873

Actions (login required)

View Item