疾患サブタイプを考慮したアンサンブル学習に基づく少音読課題音声からのパーキンソン病検出

情報処理学会

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抄録

特有の言語症状を併発し易いパーキンソン病（PD）は，かかりつけ医による診断が困難なため診断を補助する簡易スクリーニングが望まれている．本研究では，音声解析に基づく疾患サブタイプを考慮したPD簡易検出モデルを提案する．実験には孤発性非定型パーキンソニズムを含むPD患者105名と健常者94名を対象として，WAB失語症検査を参考に16種の音読課題の回答を録音した．課題ごとに発話特徴を抽出し，16種の学習器を構築する．サブタイプごとに算出した判別性能の上位課題を用いてアンサンブル学習モデルを構築する．発表では提案モデルのPD判別性能，およびサブタイプごとに判別に有効な課題および特徴量について報告する．

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