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All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year Sort by creator [A → Z]' creator [Z → A]' publishing year ↑ (asc)' publishing year ↓ (desc)' title [A → Z]' title [Z → A]' Simple Search Page: 1 2 Hits 1 – 20 of 37 1 Alzheimer prediction from connected speech extracts : assessment of generalisation to new data Chafouleas, Geneviève. - 2021 Abstract: co-direction : Simona Brambati ; 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. Keyword: Alzheimer's disease; Applied Sciences - Artificial Intelligence / Sciences appliqués et technologie - Intelligence artificielle (UMI : 0800); Apprentissage machine; Apprentissage par transfert; Machine learning; Maladie d'Alzheimer; Natural language processing; Traitement automatique des langues; Transfer learning URL: http://hdl.handle.net/1866/26066 BASE Hide details 2 A longitudinal study of narrative discourse in post-stroke aphasia Brisebois, Amélie; Brambati, Simona Maria; Boucher, Johémie. - : Routledge, 2021 BASE Show details 3 L’utilisation du discours spontané pour le diagnostic précoce de la maladie d’Alzheimer Pellerin, Sophie; Brambati, Simona Maria. - : John Libbey Eurotext, 2021 BASE Show details 4 Marqueurs discursifs de neurodégénérescence liée à la pathologie Alzheimer Slegers, Antoine. - 2021 BASE Show details 5 Connected speech markers of amyloid burden in primary progressive aphasia Slegers, Antoine; Chafouleas, Geneviève; Montembeault, Maxime. - : Elsevier, 2021 BASE Show details 6 Predicting Early Post-stroke Aphasia Outcome From Initial Aphasia Severity Osa García, Alberto; Brambati, Simona Maria; Brisebois, Amélie. - : Frontiers Media S.A., 2020 BASE Show details 7 Word-finding in confrontation naming and picture descriptions produced by individuals with early post-stroke aphasia Brambati, Simona Maria; Leonard, Carol; Brisebois, Amélie. - : Routledge, 2020 BASE Show details 8 Deformation-based shape analysis of the hippocampus in the semantic variant of primary progressive aphasia and Alzheimer’s disease Chapleau, Marianne; Bedetti, Christophe; Devenyi, Gabriel A.. - : Elsevier, 2020 BASE Show details 9 Assessing early white matter predictors of syntactic abilities in post-stroke aphasia using HARDI-based tractography Boukadi, Mariem. - 2020 BASE Show details 10 Predicting early post-stroke aphasia outcome from initial aphasia severity Bedetti, Christophe; Rochon, Elizabeth; Leonard, Carol. - : Frontiers media, 2020 BASE Show details 11 Task-induced functional connectivity of picture naming in healthy aging : the impacts of age and task complexity Ferré, Perrine; Jarret, Julien; Brambati, Simona Maria. - : MIT Press, 2020 BASE Show details 12 The importance of thematic informativeness in narrative discourse recovery in acute post-stroke aphasia Brisebois, Amélie; Brambati, Simona Maria; Désilets-Barnabé, Marianne. - : Routledge, 2019 BASE Show details 13 Cross-sectional analysis of picture descriptions of healthy young and older adults Brambati, Simona Maria; Slegers, Antoine; Boucher, Johémie. - : Université de Montréal, 2019 BASE Show details 14 Differential language network functional connectivity alterations in Alzheimer's disease and the semantic variant of primary progressive aphasia Montembeault, Maxime; Chapleau, Marianne; Jarret, Julien. - : Elsevier, 2019 BASE Show details 15 Visual and auditory perceptual strength norms for 3,596 French nouns and their relationship with other psycholinguistic variables Bedetti, Christophe; Brambati, Simona Maria; Chedid, Georges. - : Springer, 2019 BASE Show details 16 Aging and language : maintenance of morphological representations in older adults Royle, Phaedra; Steinhauer, Karsten; Dessureault, Émie. - : Frontiers media, 2019 BASE Show details 17 L'atrophie de l'hippocampe dans la maladie d'Alzheimer et la variante sémantique de l'aphasie primaire progressive Chapleau, Marianne. - 2019 BASE Show details 18 L'impact des variables sémantiques sur le traitement des mots Chedid, Georges. - 2019 BASE Show details 19 The role of the hippocampus in the semantic variant of primary progressive aphasia : a resting‐state fcMRI study Chapleau, Marianne; Montembeault, Maxime; Boukadi, Mariem. - : Wiley, 2019 BASE Show details 20 Test-retest reliability of diffusion measures extracted along white matter language fiber bundles using HARDI-based tractography Boukadi, Mariem; Marcotte, Karine; Bedetti, Christophe. - : Frontiers media, 2019 BASE Show details Page: 1 2

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