認知機能低下とアルツハイマー病の音響マーカーの自動化されたバイモダルパウズ分析
Deling He1, Lingfeng Xu2, Tobey Betthauser3
1Department of Communication Sciences and Disorders, University of Wisconsin-Madison, Madison, Wisconsin, USA.
まとめ
バイモダルログノーマル分布を用いて分析されたスピーチの停止パターンは,アルツハイマー病 (AD) のデジタルマーカーとして機能する. この方法は認知低下を区別し,タウやアミロイドのようなADのバイオマーカーと相関しています.
科学分野:
- スピーチ分析
- 神経科学
- バイオマーカー
背景:
- 認知障害のデジタルマーカーとして 言語の停止を調査しています
- パウズ分析のための言語独立の音響ベースの方法の開発.
研究 の 目的:
- アルツハイマー病 (AD) に関する会話のバイモダルの停止を特定する.
- 認知障害のデジタルマーカーとして 立ち止まる行動を探るのです
- ログノーマル分布を用いて分析する.
主な方法:
- 自動抽出パウズ4473にバイモダルのログ-正常分布を装着しました.
- 認知グループ間の線形と対数的な休止インデックスを比較した.
- 休止行動の神経認知相関を調べました
主要な成果:
- 経験的に,約180msの値を持つ二重モードのパウズ分布を明らかにした.
- バイモダル分布は 長期の休止による 認知グループを効果的に区別しました
- 短期 (80 - 180ミリ秒) と長期 (> 180ミリ秒) の休憩は,軽度の認知障害で上昇し,タウとアミロイドのレベルと相関していました.
結論:
- バイモダルパウズ分布は 認知機能低下の 敏感な言語ベースの指標として 有望な結果を示しています
- 停滞する行動はADのバイオマーカーと密接に関連しています
- より広範な適用のための洗練された,偏見のない,言語独立の枠組みを導入しました.
