基于声学特征的随机森林模型的认知障碍识别OA
Cognitive impairment recognition based on random forest model with acoustic feature
针对现有阿尔兹海默病(AD)早期筛查方法流程繁琐、成本高的问题,本研究提出了一种基于机器学习的认知障碍识别模型.首先,本研究通过提取语音信号的声学和语义特征,并结合上海认知筛查(SCS)量表测试分数和个人信息,提高对认知障碍的识别准确率;其次,利用沙普利加性解释(SHAP)和局部可解释性模型(LIME)对不同的语音特征进行重要性分析,增强模型的可解释性.人工问答数据集的结果显示,本研究模型对认知障碍的识别准确率达 0.9000,受试者工作特征曲线下面积(AUC)达 0.9023,F1 分数为 0.9000.本研究可为 AD 的早期检测提供新思路.
Aiming at the problems of cumbersome process and high cost of existing early screening methods for Alzheimer's disease(AD),we proposed a cognitive impairment recognition model based on machine learning.Firstly,we extracted the acoustic and seman-tic features of speech signals,combined with the Shanghai cognitive screening(SCS)scale test scores and personal information to im-prove the accuracy of identifying cognitive impairments.Then,Shapley additive explanations(SHAP)and local interpretable model-ag-nostic explanations(LIME)were used to analyze the importance of different speech features to enhance the interpretability of the mod-el.The results of manual Q&A dataset showed that the recognition accuracy,area under the receiver operating characteristic curve(AUC)and F1 score for cognitive impairments reached 0.9000,0.9023 and 0.9000,respectively.The study can provide new insight for early detection of AD.
陶良伟;李一鸣;陈泉;周知行;季志煜;付航;张言杰;杨晖
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093||上海健康医学院数智眼健康诊疗技术与装备创新中心,上海 201318||上海健康医学院 医疗器械学院,上海 200237上海健康医学院数智眼健康诊疗技术与装备创新中心,上海 201318||上海健康医学院 医疗器械学院,上海 200237上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093上海博斯腾网络科技有限公司,上海 200093上海数药智能科技有限公司,上海 201306上海数药智能科技有限公司,上海 201306上海健康医学院数智眼健康诊疗技术与装备创新中心,上海 201318||上海健康医学院 医疗器械学院,上海 200237上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093||上海健康医学院数智眼健康诊疗技术与装备创新中心,上海 201318||上海健康医学院 医疗器械学院,上海 200237
医药卫生
机器学习阿尔茨海默病轻度认知障碍语音自然语言处理
Machine learningAlzheimer's diseaseMild cognitive impairmentSpeechNatural language processing
《生物医学工程研究》 2026 (3)
204-211,8
上海市教委AI赋能科研计划重点项目(SHJWAIJK241201).
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