Alzheimers sjukdom (AD) är en irreversibel och progressiv hjärnsjukdom som kan stoppas eller bromsas med medicinsk behandling. Språkförändringar fungerar som ett tecken på att en patients kognitiva funktioner har påverkats, vilket kan leda till tidig diagnos. I detta arbete använder vi NLP-tekniker för att klassificera och analysera de språkliga egenskaperna hos AD-patienter med hjälp av DementiaBank dataset. Vi tillämpar tre neurala modeller baserade på CNNs, LSTM-RNNs, och deras kombination, för att skilja mellan språkprover från AD och kontroll patienter. Vi uppnår en ny oberoende referensnoggrannhet för AD-klassificeringen. Ännu viktigare är att vi nästa gång tolkar vad dessa neurala modeller har lärt sig om de språkliga egenskaperna hos AD-patienter, via analys baserad på aktiveringskluster och första-derivative Saliency tekniker. Vi utför sedan en ny automatisk mönsterfyndighet inuti aktiveringskluster, och konsoliderar AD-patienters distinkta grammatikmönster. Dessutom visar vi att den första derivata salthalt kan inte bara återupptäcka tidigare språkmönster av AD-patienter, men också sprida ljus över begränsningarna av neurala modeller. Slutligen inkluderar vi även analyser av könsuppdelade AD-data.
REF använder också värmekartorna för att upptäcka språkliga mönster hos patienter med Alzheimers sjukdom.
Detecting Linguistic Characteristics of Alzheimer's Dementia by Interpreting Neural Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}