由于医疗技术的进步，预防性医疗保健以及对老年医学健康的越来越重视，全球平均预期寿命正在增加。因此，必须开发检测和跟踪老年人人群认知功能中与衰老相关的疾病的技术。特别是，鉴于该疾病的患病率和当前方法的成本，与自动检测和评估有关阿尔茨海默氏病（AD）的研究至关重要。由于广告影响了语音和词汇的声学，因此自然语言处理和机器学习为可靠地检测AD提供了有希望的技术。我们比较和对比十个线性回归模型的性能，以预测Adress挑战数据集上的迷你门会状态考试得分。我们提取了13000多种手工制作和学习的功能，可捕捉语言和声学现象。使用通过两种方法选择的54个顶部功能的子集：（1）递归消除和（2）相关得分，我们的表现要优于同一任务的最新基线。在评分和评估每个模型选定特征子集的统计显着性时，我们发现，对于给定的任务，手工制作的语言特征比声学和学识渊博的特征更为重要。
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双相情感障碍是一种心理健康障碍，导致情绪波动，从令人沮丧到狂热。双相障碍的诊断通常是根据患者访谈进行的，并从患者的护理人员获得的报告。随后，诊断取决于专家的经验，并且可以与其他精神障碍的疾病混淆。双极性障碍诊断中的自动化过程可以帮助提供定量指标，并让患者的更容易观察较长的时间。此外，在Covid-19大流行期间，对遥控和诊断的需求变得尤为重要。在本论文中，我们根据声学，语言和视觉方式的患者录制来创建一种多模态决策系统。该系统培养在双极障碍语料库上。进行综合分析单峰和多模式系统，以及各种融合技术。除了使用单向特征处理整个患者会话外，还研究了剪辑的任务级调查。在多模式融合系统中使用声学，语言和视觉特征，我们实现了64.8％的未加权平均召回得分，这提高了在该数据集上实现的最先进的性能。
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鉴于AD的高流行，对阿尔茨海默氏病（AD）检测的强大策略很重要。在本文中，我们研究了来自最近的Adresso挑战数据集的三种AD检测方法的性能和概括性：1）使用常规声学特征2）使用新型的预训练的声学嵌入式3）结合声学特征和嵌入。我们发现，尽管基于特征的方法具有更高的精度，但依赖于预训练的嵌入的分类方法证明在多个性能的多个指标中具有更高且更平衡的交叉验证性能。此外，仅嵌入方法更具概括性。我们的最佳模型在挑战中优于声学基线2.8％。
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标准化测试在检测认知障碍中起着至关重要的作用。先前的工作表明，使用标准化图片描述任务中的音频数据可以自动检测认知障碍。提出的研究超出了这一点，评估了我们对来自两个标准化神经心理学测试的数据，即德国SKT和德国版本的CERAD-NB，以及患者与心理学家之间的半结构化临床访谈。对于测试，我们关注三个子测试的语音记录：阅读数字（SKT 3），干扰（SKT 7）和口头流利度（Cerad-NB 1）。我们表明，标准化测试的声学特征可用于可靠地区分非受损的人的认知受损个体。此外，我们提供的证据表明，即使是从访谈的随机语音样本中提取的特征也可能是认知障碍的歧视者。在我们的基线实验中，我们使用开米的功能和支持向量机分类器。在改进的设置中，我们表明使用WAV2VEC 2.0功能，我们可以达到高达85％的精度。
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鉴于AD的高流行和传统方法的高成本，与自动检测阿尔茨海默氏病（AD）有关的研究很重要。由于广告会显着影响自发语音的声学，因此语音处理和机器学习（ML）为可靠地检测AD提供了有希望的技术。但是，语音音频可能会受到不同类型的背景噪声的影响，重要的是要了解噪声如何影响ML模型检测到语音的AD的准确性。在本文中，我们研究了来自五个不同类别的15种类型的环境噪声对四种具有三种声音表示的ML模型的性能的影响。我们进行了彻底的分析，显示了ML模型和声学特征如何受到不同类型的声学噪声的影响。我们表明声音噪声不一定是有害的 - 某些类型的噪声对AD检测模型有益，并帮助将精度提高到4.8％。我们提供有关如何利用声学噪声的建议，以通过在现实世界中部署的ML模型获得最佳性能结果。
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阿尔茨海默氏病（AD）构成了一种神经退行性疾病，对人们的日常生活造成了严重后果，如果没有可用的治愈方法，请及早诊断出来。阿尔茨海默氏症是痴呆症的最常见原因，它构成了记忆丧失的一般术语。由于痴呆症会影响言语，因此现有的研究计划着重于检测自发言语的痴呆症。然而，关于语音数据转换为对数 - 梅尔频谱图和梅尔频率cepstral系数（MFCC）以及预验证模型的使用，几乎没有做出的工作。同时，关于变压器网络的使用以及两种模式（即语音和笔录）的方式，几乎没有完成工作。为了解决这些局限性，首先我们采用了几个验证的模型，而视觉变压器（VIT）则取得了最高的评估结果。其次，我们提出了多模型模型。更具体地说，我们引入的模型包括封闭式的多模式单元，以控制每种模态对最终分类和跨模式关注的影响，以便以有效的方式捕获两种模态之间的关系。在Adress挑战数据集上进行的广泛实验证明了所提出的模型的有效性及其优于最先进的方法。
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爆发两年多后，Covid-19的大流行继续困扰世界各地的医疗系统，给稀缺资源带来压力，并夺走了人类的生命。从一开始，已经采用了各种基于AI的CoVID-19检测和监测工具，以试图通过及时诊断来阻止感染的潮流。特别是，已经建议计算机试听是一种非侵入性，成本效益和环保的替代方法，可通过声音通过声音来检测COVID-19的感染。但是，像所有AI方法一样，计算机试镜也很大程度上取决于可用数据的数量和质量，并且由于此类数据的敏感性，大规模的COVID-19声音数据集很难获取 - 除其他原因外。为此，我们介绍了COVYT数据集 - 一种新颖的Covid-19数据集，该数据集是从包含来自65位演讲者的8个小时以上语音的公共资源中收集的。与其他现有的COVID-19声音数据集相比，COVYT数据集的独特功能是，它包括所有65位扬声器的covid-19正和负样本。我们使用可解释的音频描述来分析Covid-19的声学表现，并使用可解释的音频描述，并研究几种分类场景，并调查一些分类场景，以将基于公平的言语的COVID进行适当的分配策略-19检测。
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医疗保健数据集通常包含一组高度相关的特征，例如来自同一生物系统的特征。当将功能选择应用于这些数据集以识别最重要的功能时，由于相关功能，由于相关特征而引起的某些多变量特征选择器固有的偏差使这些方法难以区分重要的和无关的特征，并且功能选择过程的结果CAN可以解决。不稳定。已经研究了特征选择合奏，该合奏汇总了多个单个基础特征选择器的结果，已被研究为稳定特征选择结果的一种手段，但不能解决相关特征的问题。我们提出了一个新颖的框架，可以从多元特征选择器中创建特征选择集合，同时考虑了相关特征组产生的偏差，并在预处理步骤中使用团聚层次聚类。这些方法从阿尔茨海默氏病（AD）的研究中应用于两个现实世界数据集，这是一种尚未治愈且尚未完全了解的进行性神经退行性疾病。我们的结果表明，在没有聚类的情况下选择在模型中选择的功能的稳定性有明显的改善，并且这些模型选择的功能与广告文献中的发现保持一致。
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医疗保健数据集对机器学习和统计数据都带来了许多挑战，因为它们的数据通常是异质的，审查的，高维的，并且缺少信息。特征选择通常用于识别重要功能，但是当应用于高维数据时，可以产生不稳定的结果，从而在每次迭代中选择一组不同的功能。通过使用特征选择合奏，可以改善特征选择的稳定性，该合奏汇总了多个基本特征选择器的结果。必须将阈值应用于最终的聚合功能集，以将相关功能与冗余功能分开。通常应用的固定阈值不保证最终选定功能仅包含相关功能。这项工作开发了几个数据驱动的阈值，以自动识别集合功能选择器中的相关特征，并评估其预测精度和稳定性。为了证明这些方法对临床数据的适用性，它们被应用于来自两个现实世界中阿尔茨海默氏病（AD）研究的数据。 AD是一种没有已知治愈方法的进行性神经退行性疾病，至少在明显症状出现之前的2-3年开始，为研究人员提供了一个机会，可以鉴定出可能识别有患AD风险的患者的早期生物标志物。通过将这些方法应用于两个数据集来标识的功能反映了广告文献中的当前发现。
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机器学习方法利用多参数生物标志物，特别是基于神经影像动物，具有改善痴呆早期诊断的巨大潜力，并预测哪些个体存在发展痴呆的风险。对于机器学习领域的基准算法和痴呆症中的神经影像症，并评估他们在临床实践中使用的潜力和临床试验，七年的大挑战已经在过去十年中组织：Miriad，Alzheimer的疾病大数据梦，Caddementia，机器学习挑战，MCI神经影像动物，蝌蚪和预测分析竞争。基于两个挑战评估框架，我们分析了这些大挑战如何互相补充研究问题，数据集，验证方法，结果和影响。七个大挑战解决了与（临床前）痴呆症（临床）痴呆症的筛查，诊断，预测和监测有关的问题。临床问题，任务和性能指标几乎没有重叠。然而，这具有提供对广泛问题的洞察力的优势，它也会限制对挑战的结果的验证。通常，获胜算法执行严格的数据预处理并组合了广泛的输入特征。尽管最先进的表演，但临床上没有挑战评估的大部分方法。为了增加影响，未来的挑战可以更加关注统计分析，对其与高于阿尔茨海默病的临床问题，以及使用超越阿尔茨海默病神经影像疾病的临床问题，以及超越阿尔茨海默病的临床问题。鉴于过去十年中汲取的潜力和经验教训，我们在未来十年及其超越的机器学习和神经影像中的大挑战前景兴奋。
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关注关键背景中的过度嗜睡可能导致不良事件，例如汽车崩溃。检测和监测嗜睡可以帮助防止这些不良事件发生。在本文中，我们使用Voice DataSet从1,828名参与者提取语音，使用隐藏单元BERT（HUBERT）语音表示来开发深度传输学习模型，以检测个人的嗜睡。言语是睡眠检测中的利用率的数据来源，但由于语音收集方便，具有成本效益和非侵入性，因此提供了嗜睡检测的有希望的资源。进行了两种互补技术，以便寻求有关个别讲话任务的重要性的融合证据。我们的第一种技术，屏蔽，通过组合所有语音任务，掩盖语音中的选择响应并观察模型精度的系统变化来评估任务。我们的第二种技术，单独培训，比较多种型号的准确性，每个模型使用相同的架构，但是训练在不同的语音任务子集上。我们的评价表明，最佳性能的模型利用来自波士顿命名试验的记忆召回任务和分类命名任务，其达到了80.07％（F1分数为0.85）的准确性和81.13％（F1分数为0.89） 。
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Covid-19在全球范围内影响了223多个国家。迫切需要非侵入性，低成本和高度可扩展的解决方案来检测COVID-19，尤其是在PCR测试无普遍可用的低资源国家。我们的目的是开发一个深度学习模型，使用普通人群（语音录音和简短问卷）通过其个人设备自发提供的语音数据记录来识别Covid-19。这项工作的新颖性在于开发一个深度学习模型，以鉴定来自语音记录的199名患者。方法：我们使用了由893个音频样本组成的剑桥大学数据集，该数据集由4352名参与者的人群来源，这些参与者使用了COVID-19 Sounds应用程序。使用MEL光谱分析提取语音功能。根据语音数据，我们开发了深度学习分类模型，以检测阳性的Covid-19情况。这些模型包括长期术语记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）。我们将它们的预测能力与基线分类模型进行了比较，即逻辑回归和支持向量机。结果：基于MEL频率CEPSTRAL系数（MFCC）功能的LSTM具有最高的精度（89％），其灵敏度和特异性分别为89％和89％，其结果通过提议的模型获得了显着改善，这表明该结果显着改善与艺术状态获得的结果相比，COVID-19诊断的预测准确性。结论：深度学习可以检测到199例患者的声音中的细微变化，并有令人鼓舞的结果。作为当前测试技术的补充，该模型可以使用简单的语音分析帮助卫生专业人员快速诊断和追踪Covid-19案例
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夫妻通常在一起管理慢性疾病，管理层对患者及其浪漫伴侣造成了情感上的伤害。因此，认识到日常生活中每个伴侣的情绪可以提供对他们在慢性疾病管理中的情感健康的见解。当前，评估每个伴侣的情绪的过程是手动，时间密集和昂贵的。尽管夫妻之间存在着关于情感识别的作品，但这些作品都没有使用夫妻在日常生活中的互动中收集的数据。在这项工作中，我们收集了85小时（1,021个5分钟样本）现实世界多模式智能手表传感器数据（语音，心率，加速度计和陀螺仪）和自我报告的情绪数据（n = 612）（13个伙伴）（13）夫妻）在日常生活中管理2型糖尿病。我们提取了生理，运动，声学和语言特征，以及训练有素的机器学习模型（支持向量机和随机森林），以识别每个伴侣的自我报告的情绪（价和唤醒）。我们最佳模型的结果比偶然的结果更好，唤醒和价值分别为63.8％和78.1％。这项工作有助于建立自动情绪识别系统，最终使伙伴能够监视他们在日常生活中的情绪，并能够提供干预措施以改善其情感幸福感。
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Covid-19大流行为感染检测和监测解决方案产生了重大的兴趣和需求。在本文中，我们提出了一种机器学习方法，可以使用在消费者设备上进行的录音来快速分离Covid-19。该方法将信号处理方法与微调深层学习网络相结合，提供了信号去噪，咳嗽检测和分类的方法。我们还开发并部署了一个移动应用程序，使用症状检查器与语音，呼吸和咳嗽信号一起使用，以检测Covid-19感染。该应用程序对两个开放的数据集和最终用户在测试版测试期间收集的嘈杂数据显示了鲁棒性能。
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Alzheimer's patients gradually lose their ability to think, behave, and interact with others. Medical history, laboratory tests, daily activities, and personality changes can all be used to diagnose the disorder. A series of time-consuming and expensive tests are used to diagnose the illness. The most effective way to identify Alzheimer's disease is using a Random-forest classifier in this study, along with various other Machine Learning techniques. The main goal of this study is to fine-tune the classifier to detect illness with fewer tests while maintaining a reasonable disease discovery accuracy. We successfully identified the condition in almost 94% of cases using four of the thirty frequently utilized indicators.
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计算机辅助方法为诊断和预测脑疾病显示了附加的价值，因此可以支持临床护理和治疗计划中的决策。本章将洞悉方法的类型，其工作，输入数据（例如认知测试，成像和遗传数据）及其提供的输出类型。我们将专注于诊断的特定用例，即估计患者的当前“状况”，例如痴呆症的早期检测和诊断，对脑肿瘤的鉴别诊断以及中风的决策。关于预测，即对患者的未来“状况”的估计，我们将缩小用例，例如预测多发性硬化症中的疾病病程，并预测脑癌治疗后患者的结局。此外，根据这些用例，我们将评估当前的最新方法，并强调当前对这些方法进行基准测试的努力以及其中的开放科学的重要性。最后，我们评估了计算机辅助方法的当前临床影响，并讨论了增加临床影响所需的下一步。
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为了帮助现有的Telemental Mechanical服务，我们提出Deeptmh，这是一种通过提取对应于心理学文献经常使用的情感和认知特征的潜视和认知特征来模拟Telemental Mealth Session视频的新框架。我们的方法利用半监督学习的进步来解决Telemental Healts Sessience视频领域的数据稀缺，包括多模式半监督GaN，以检测Telemental卫生课程中的重要心理健康指标。我们展示了我们框架的有用性和与现有工作中的两项任务对比：参与回归和价值回归，这两者都对心理学家在眼药性健康会议期间对心理学家很重要。我们的框架报告了RMSE在参与回归中的RMSE方法的40％，并在价值唤醒回归中的SOTA方法中的50％改善。为了解决Telemental Health空间中公开的数据集的稀缺性，我们发布了一个新的数据集，Medica，用于心理健康患者参与检测。我们的数据集，Medica由1299个视频组成，每节3秒长。据我们所知，我们的方法是基于心理驱动的情感和认知功能来模拟Telemental Healts会话数据的第一种方法，这也通过利用半监督设置来解决数据稀疏性。
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Since early in the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, there has been interest in using artificial intelligence methods to predict COVID-19 infection status based on vocal audio signals, for example cough recordings. However, existing studies have limitations in terms of data collection and of the assessment of the performances of the proposed predictive models. This paper rigorously assesses state-of-the-art machine learning techniques used to predict COVID-19 infection status based on vocal audio signals, using a dataset collected by the UK Health Security Agency. This dataset includes acoustic recordings and extensive study participant meta-data. We provide guidelines on testing the performance of methods to classify COVID-19 infection status based on acoustic features and we discuss how these can be extended more generally to the development and assessment of predictive methods based on public health datasets.
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阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症的主要原因，伴随着记忆力的丧失，如果未按时诊断，可能会导致人们的日常生活造成严重后果。很少有作品利用基于变压器的网络，尽管获得了高度的精度，但在模型可解释性方面几乎没有完成工作。此外，尽管迷你精神状态考试（MMSE）分数与痴呆症的识别密不可分，但研究工作面临着痴呆症鉴定的任务以及将MMSE分数作为两个独立任务的预测任务。为了解决这些局限性，我们采用了几种基于变压器的模型，伯特（Bert）的准确性最高为87.50％。同时，我们提出了一种可解释的方法来检测基于暹罗网络的准确性高达83.75％的患者。接下来，我们介绍了两个多任务学习模型，其中主要任务是指痴呆症的识别（二进制分类），而辅助辅助学则对应于痴呆症的严重程度（多类分类）。我们的模型在多任务学习环境中检测AD患者的准确度等于86.25％。最后，我们提出了一些新方法，以识别AD患者和非AD的语言模式，包括文本统计，词汇唯一性，单词用法，通过详细的语言分析和解释性技术（LIME）（LIME）。发现表明AD和非AD患者之间的语言差异显着差异。
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早期发现阿尔茨海默氏病对于部署干预措施和减慢疾病进展至关重要。在过去的十年中，已经探索了许多机器学习和深度学习算法，目的是为阿尔茨海默氏症建立自动检测。数据增强技术和先进的深度学习体系结构的进步已经在该领域开辟了新的边界，研究正在快速发展。因此，这项调查的目的是概述有关阿尔茨海默氏病诊断深度学习模型的最新研究。除了对众多数据源，神经网络架构以及常用的评估措施进行分类外，我们还对实施和可重复性进行了分类。我们的目标是协助感兴趣的研究人员跟上最新的发展，并将早期的调查作为基准。此外，我们还指出了该主题的未来研究方向。
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