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 |
| LEADER | 02195naa a2200337 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | acta75873 | ||
| 005 | 20221108114909.0 | ||
| 008 | 220525s2022 hu o 1|| hun d | ||
| 020 | |a 978-963-306-848-9 | ||
| 040 | |a SZTE Egyetemi Kiadványok Repozitórium |b hun | ||
| 041 | |a hun | ||
| 100 | 1 | |a Vetráb Mercedes | |
| 245 | 1 | 0 | |a Enyhe kognitív zavar automatikus felismerése szekvenciális autoenkóder használatával |h [elektronikus dokumentum] / |c Vetráb Mercedes |
| 260 | |c 2022 | ||
| 300 | |a 175-184 | ||
| 490 | 0 | |a Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia |v 18 | |
| 520 | 3 | |a 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. | |
| 650 | 4 | |a Természettudományok | |
| 650 | 4 | |a Számítás- és információtudomány | |
| 650 | 4 | |a Bölcsészettudományok | |
| 650 | 4 | |a Nyelvek és irodalom | |
| 695 | |a Paralingvisztika, Nyelvészet - számítógép alkalmazása | ||
| 700 | 0 | 2 | |a Egas-López José Vicente |e aut |
| 700 | 0 | 2 | |a Balogh Réka |e aut |
| 700 | 0 | 2 | |a Imre Nóra |e aut |
| 700 | 0 | 2 | |a Hoffmann Ildikó |e aut |
| 700 | 0 | 2 | |a Tóth László |e aut |
| 700 | 0 | 2 | |a Pákáski Magdolna |e aut |
| 700 | 0 | 2 | |a Kálmán János |e aut |
| 710 | |a Magyar számítógépes nyelvészeti konferencia (18.) (2022) (Szeged) | ||
| 856 | 4 | 0 | |u http://acta.bibl.u-szeged.hu/75873/1/msznykonf_018_175-184.pdf |z Dokumentum-elérés |