 Buongiorno a tutti, io sono Marta Alenatti e oggi sto parlando di l'evaluazione delle approcce di classificazione multivariate per l'eeringloss dettaglio con la testa di luoghi. Questo progetto è il risultato di una collaborazione tra l'Italia e il Politecnico di Milano. L'eeringloss è tra i top leading cosi di disabilità mondiale. Grazie a sviluppare problemi di comunicazione e influenziare la qualità della vita, l'eeringloss è molto underrated. Se una diagnosia non è diagnosi, può significativamente preventare le limitazioni funzionali. I proceduri di screening dovrebbero essere molto accessibili. Per aggiungere questi problemi, facciamo un testa di luoghi di comunicazione per essere usati come tool di screening per ottenere una quicca, affordabile e self-administrazione di luoghi in set multilinguistiche. Il test di luoghi di comunicazione può essere basato in diversi tipo di materiali di luoghi, come digizie, luoghi, sentenzi e sviluppi, e può essere semplicemente implementato within smartphone apps, allenando per i proceduri di screening, perfumando in un ambiente domestico senza bisogno di un operatore dell'elf-care. specificamente, il nostro testa usa un stimolo di valore significativo, come Atta o Aga, proposi un tasco di recognizzazione per l'alternativa francese. Usa un procedurio adattivo adattivo, per estimare le recognizioni di recognizzazione nel ruolo del soggetto. Il testa è stato approvato effettivamente per la scelta self-screening in un ambiente domestico, e grazie al uso delle sequenze di luoghi significativi, mostrava solo un'influenza limitata sull'alternativa nativa e di literatura. Per ora, i proceduri di screening che usano i test di luoghi di luoghi sono basati sui analisi di una misura singola che è la recensione di luoghi di recognizzazione per condividere l'outro di screening. Il testa si può farciare anche di l'arrivo di un'alternativa subito per capire il ruolo di recognizzazione di luoghi di luoghi. Non ha avuto studi così fa, ha investigato se un approccio multivariato combinando il testa di luoghi di recognizzazione con le feature addizionali che sono le scegliete di riuscire al testa può imparare l'abilità di identificare i lossi di luoghi. In addizionato al testa di luoghi di recognizzazione usato con una nuova stagione di riuscita, il nostro sistema ha preso un set di feature addizionali. Queste feature sono imparate in algori machine learning per implementare un approccio multivariato per l'automatica detectione di luoghi di recognizzazione. Le feature addizionali sono inclusi all'age, il numero di testi, il numero di risponsi corretti, il personaggio di risponsi corretti, il tempo di recensione, il livello di testa total e il volume. La versione del nostro proceduto anche interessa un set di risponsi raccogliati ai risponsi di luoghi di recognizzazione e il declino cognitivo. In particolare, collettiamo informazioni riguardando il livello come la smoccia e il drink d'alcool e il livello dell'educazione. Abbiamo anche chiesto di questioni di nuova sposizione, il buon occupazione e il recreativo. E finalmente, abbiamo chiesto alcune questioni di stati del helio e delle morbidi per raccontare informazioni di condizioni come trauma, infeczioni di luoghi, depressione, e la storia di famiglia. La campagna esperimentale ha introdotto i subjecti di testa 166, da 20 a 89 anni di age e rispondendo 12 differente lingui. I participatori hanno avvenuto le audiometri purtonali e si sono classifiati in due classi accortando il criterio di organizzazione del mondo per le luoghi di risponsi basi su una traccia purtonale. Mentre i testi del 177 l'anno testato, il 68 ha avvenuto o modurato le luoghi di risponsi. Per il secondo passo, i participatori hanno perfumato i testi di luoghi di risponsi non controllati. La variabilità binaria per la presenza della luoghi di risponsi era usata come targeto per il tasso di classificazione superiore. Un set di algoritmo di machine learning era usato, inclusivamente in decision tree, regressione logistica e machine support vector. La performance di un classifier multivariate di più di 50 traccia sono evaluati per considerare il 80% del tasso di testi di luoghi e il remaining 20% di testi di luoghi. Come risultato, regressione logistica e machine support vector per performance su i testi erano migliore in termi di sensitività e l'area sotto il rocker quando compared a un classifier universale basi su SRT. Provedendo che le procedure basi su un test potrebbero essere migliore per introduire un approccio multivariate inclusivamente delle feature addizionali insieme all'SRT. La performance riuscita al livello moderato di Accurasi in linea con i testi di luoghi ottenuti per un test di luoghi non ottimati come il test di luoghi e il test di luoghi occupati. Inoltre, alcune feature come l'edizione del numero di risponsi corretti e il tempo di reazione di reazione insieme con SRT sembra essere più relevanti di altri in dettagliare le luoghi. La ricerca di FADER è necessaria di validare il test di luoghi e i metodi di classificazione su una grande popolazione coinvolgendo più soggetti con l'impairamento di luoghi e anche con il degree di luoghi. Subsequentemente, il definizione modellata e il tono di tuning per i parametri potrebbero essere ottimati e questo potrebbe aiutare a sviluppare un smartphone per scelare le luoghi. La ricerca è una parte del progetto whisper parte di supporto dalla Foundazione Capita. Abbiamo l'opera per la collaborazione quindi se volete aiutare, sentite free to email a FADERINFORMATIONS. Grazie per l'attenzione.