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...
Elmentve itt :
| Szerzők: | |
|---|---|
| Testületi szerző: | |
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
2022
|
| Sorozat: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
18 |
| Kulcsszavak: | Paralingvisztika, Nyelvészet - számítógép alkalmazása |
| Tárgyszavak: | |
| Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/75873 |
| Tartalmi kivonat: | 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. |
|---|---|
| Terjedelem/Fizikai jellemzők: | 175-184 |
| ISBN: | 978-963-306-848-9 |