Deep Insights into Cognitive Decline: A Survey of Leveraging Non-Intrusive Modalities with Deep Learning Techniques

要約

認知機能の低下は老化の自然な現象であり、多くの場合、認知能力の低下をもたらします。
ただし、場合によっては、通常はアルツハイマー病などの疾患が原因で、この低下がより顕著になることがあります。
異常な認知機能低下の早期発見は、タイムリーな専門家の介入を容易にするために非常に重要です。
医療データはこの検出に役立ちますが、多くの場合、侵襲的処置が伴います。
別のアプローチは、日常生活の活動に必ずしも影響を及ぼさない音声分析や筆跡分析などの非侵入的な技術を採用することです。
この調査では、ディープ ラーニング技術を使用して、音声、テキスト、視覚処理などの認知機能低下推定タスクを自動化する、最も関連性の高い方法論をレビューします。
Transformer アーキテクチャや基礎モデルなどの最先端のアプローチを含む、各モダリティと方法論の主な特徴と利点について説明します。
さらに、さまざまなモダリティを統合してマルチモーダル モデルを開発する研究を紹介します。
また、これらのリソースを使用した研究からの最も重要なデータセットと定量的結果も強調します。
このレビューから、いくつかの結論が得られます。
ほとんどの場合、テキスト形式が最良の結果をもたらし、認知機能低下の検出に最も適しています。
さらに、個々のモダリティからのさまざまなアプローチをマルチモーダル モデルに組み合わせることで、ほぼすべてのシナリオにわたって一貫してパフォーマンスが向上します。

要約(オリジナル)

Cognitive decline is a natural part of aging, often resulting in reduced cognitive abilities. In some cases, however, this decline is more pronounced, typically due to disorders such as Alzheimer’s disease. Early detection of anomalous cognitive decline is crucial, as it can facilitate timely professional intervention. While medical data can help in this detection, it often involves invasive procedures. An alternative approach is to employ non-intrusive techniques such as speech or handwriting analysis, which do not necessarily affect daily activities. This survey reviews the most relevant methodologies that use deep learning techniques to automate the cognitive decline estimation task, including audio, text, and visual processing. We discuss the key features and advantages of each modality and methodology, including state-of-the-art approaches like Transformer architecture and foundation models. In addition, we present works that integrate different modalities to develop multimodal models. We also highlight the most significant datasets and the quantitative results from studies using these resources. From this review, several conclusions emerge. In most cases, the textual modality achieves the best results and is the most relevant for detecting cognitive decline. Moreover, combining various approaches from individual modalities into a multimodal model consistently enhances performance across nearly all scenarios.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google