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  1. 研究報告
  2. 高齢社会デザイン(ASD)
  3. 2023
  4. 2023-ASD-028

言語及び音声の時間特徴に基づく会話からの認知症傾向の判定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229490
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229490
23e35708-487d-459a-aa7d-dce185d3d42d
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-ASD23028003.pdf IPSJ-ASD23028003.pdf (1.3 MB)
 2025年11月16日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, ASD:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-11-16
タイトル
タイトル 言語及び音声の時間特徴に基づく会話からの認知症傾向の判定
タイトル
言語 en
タイトル Detection of Dementia Tendency from Conversation Based on Linguistic and Time Features of Speech
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 認知症の状態評価
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
現在,電気通信大学大学院情報理工学研究科
著者所属
現在,電気通信大学大学院情報理工学研究科
著者所属(英)
en
Presently with The University of Electro-Communications
著者所属(英)
en
Presently with The University of Electro-Communications
著者名 曽我部, 博司

× 曽我部, 博司

曽我部, 博司

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沼尾, 雅之

× 沼尾, 雅之

沼尾, 雅之

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 現在,認知症の検査方法として臨床心理士や医師による神経心理学的検査や MRI 検査が行われているが,医療リソースの圧迫や患者への侵襲性の高さが問題となっている.会話から認知症の自動検出が可能となれば,医療機関の負担軽減や侵襲性の低いスクリーニングが実現できる.そこで本稿では,対照群付き高齢者コーパスから代名詞割合などの言語特徴量及び無音時間割合などの時間特徴量を抽出し,認知症を識別する機械学習モデルを構築した.モデルにはランダムフォレスト (RF),サポートベクターマシン (SVM),ロジスティック回帰 (LR) を使用し,(I) 全ての特徴量を使用,(II) ジニ不純度に基づく特徴量選択,(III) 主成分分析+ジニ不純度に基づく特徴量選択,といった 3 つの場合におけるモデルの精度を AUC により比較した.その結果 (III) にて RF を用いて構築したモデルの AUC は 0.91 となり,先行研究と比較して高い精度を示した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA1271737X
書誌情報 研究報告高齢社会デザイン(ASD)

巻 2023-ASD-28, 号 3, p. 1-7, 発行日 2023-11-16
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2189-4450
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:31:59.154666
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