Automatic Identification of Alzheimer's Disease using Lexical Features extracted from Language Samples
この研究の学術的な背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は何ですか？
答え：この研究の学術的背景は、アルツハイマー型認知症（AD）が語彙の異なる側面に及ぼす影響に関心が高まっていることである。研究課題の中心的な「問い」は、ADの言語サンプルを自動的に特定するための機械学習分類器の機能について、異なる語彙の側面がどのように役立つのかを示すことである。
本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
答え：本研究の目的は、患者がADに罹患した場合、語彙の異なる側面がどのように影響を受けるかを研究することと、機械学習分類器において選択された語彙の側面がADの言語サンプルを自動的に特定するためにどのように活用できるのかを示すことである。独自性と創造性は、語彙の異なる側面を特定して機械学習分類器に導入し、ADの言語サンプルの自動分類において最先端の成果を達成した点にある。
本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは何ですか？
答え：ADなどの認知症に関して、最近では、患者の発話の自動分類に関する研究が活発化している。多くの研究者が、患者の言語特性を分類器に取り込むことに注力し、患者の状態の判定精度を向上することに成功している。
本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
答え：本研究では、Cookie Theft画像の描写のトランスクリプトから母集団を取得し、患者の言語サンプルを自動的に特定するための機械学習分類器の独自の特徴を推定した。本研究は、患者の言語特性を詳細に分類し、患者の言語サンプルの自動分類において最先端の成果を達成した。
本研究の有効性はどのように検証した？
答え：本研究では、一連の機械学習実験を行い、患者の言語特性を自動分類器に取り込み、状態の判定に高い精度を発揮することを証明した。患者の言語特性の異なる側面を調査し、ADの言語サンプルを自動分類する方法を選択することによって、91％以上の分類性能を発揮することが証明された。