Alzheimer prediction from connected speech extracts : assessment of generalisation to new data

Abstract

Plusieurs avancées utilisant le discours obtenu de la tâche de description d’image ont été réalisées dans la détection de la maladie d’Alzheimer (AD). L’utilisation de caractéristiques linguistiques et acoustiques sélectionnées manuellement ainsi que l’utilisation de méthodologies d’apprentissage profond ont montré des résultats très prometteurs dans la classification des patients avec AD. Dans ce mémoire, nous comparons les deux méthodologies sur la scène Cookie Theft du Boston Aphasia Examination en entrainant des modèles avec des caractéristiques sélectionnées à partir des extraits textuels et audio ainsi que sur un modèle d’apprentissage profond BERT. Nos modèles sont entrainés sur l’ensemble de données ADReSS challenge plus récent et évaluées sur l’ensemble de données CCNA et vice versa pour mesurer la généralisation des modèles sur des exemples jamais vus dans des ensembles de données différents. Une évaluation détaillée de l’interprétabilité des modèles est effectuée pour déterminer si les modèles ont bien appris les représentations reliées à la maladie. Nous observons que les modèles ne performent pas bien lorsqu’ils sont évalués sur différents ensembles de données provenant du même domaine. Les représentations apprises des modèles entrainés sur les deux ensembles de données sont très différentes, ce qui pourrait expliquer le bas niveau de performance durant l’étape d’évaluation. Même si nous démontrons l’importance des caractéristiques linguistiques sur la classification des AD vs contrôle, nous observons que le meilleur modèle est BERT avec un niveau d’exactitude de 62.6% sur les données ADReSS challenge et 66.7% sur les données CCNA.

Many advances have been made in the early diagnosis of Alzheimer’s Disease (AD) using connected speech elicited from a picture description task. The use of hand built linguistic and acoustic features as well as Deep Learning approaches have shown promising results in the classification of AD patients. In this research, we compare both approaches on the Cookie Theft scene from the Boston Aphasia Examination with models trained with features derived from the text and audio extracts as well as a Deep Learning approach using BERT. We train our models on the newer ADReSS challenge dataset and evaluate on the CCNA dataset and vice versa in order to asses the generalisation of the trained model on unseen examples from a different dataset. A thorough evaluation of the interpretability of the models is performed to see how well each of the models learn the representations related to the disease. It is observed that the models do not perform well when evaluated on a different dataset from the same domain. The selected and learned representations from the models trained on either dataset are very different and may explain the low performance in the evaluation step. While we demonstrate the importance of linguistic features in the classification of AD vs non-AD, we find the best overall model is BERT which achieves a test accuracy of 62.6% on the ADRess challenge dataset and 66.7% on the CCNA dataset.