在听觉认知测试中使用语音信号分析预测主观嗜睡.
Tue T Te1,2,3, Mary Regina Boland4, Sara Ghadimi2
1Department of Medicine, David Geffen School of Medicine at University of California, 10833 Le Conte Ave, Los Angeles, CA 90095 USA.
Sleep science and practice
|July 4, 2025
概括
客观语音标记可以被动检测到嗜睡. 较长的口头反应时间 (VRT) 在老年人与自我报告的嗜睡增加相关,验证语音分析用于嗜睡检测.
科学领域:
- 老年学是一门学科.
- 睡眠医学 睡眠医学
- 语音语言病理学 语音语言病理学
背景情况:
- 在老年人中客观地评估嗜睡,特别是那些患有失眠症和使用二二胺受体激动剂 (BZRA) 的人,是具有挑战性的.
- 目前的方法往往需要积极参与,或者不适合被动的,办公室外监控.
研究的目的:
- 调查使用被动语音数据的可行性,特别是口头反应时间 (VRT),作为检测嗜睡的客观标记.
- 在接受认知评估的中年和老年人中,将VRT与主观嗜睡评级相关联.
主要方法:
- 通过移动应用程序通过办公室外认知测试从BZRA抑郁症试验招募了55岁以上的成年人.
- 使用口头配对协同 (VPA) 测试评估工作/情节性记忆,记录口头反应和生态瞬间评估 (EMA) 进行嗜睡.
- 分析了VRT和EMA嗜睡之间的关联,使用了通用添加模型,并使用了分层的k-fold交叉验证/随机森林 (SKCV/RF) 来进行嗜睡分类.
主要成果:
- 对16名患者1513项观察结果的分析显示,更长时间的VRT与EMA评估的睡眠增加 (p≤0.05) 之间存在积极联系.
- 从录音开始到第一个语音时代的时间,VRT就开始运行了.
- 在SKCV/RF模型中,平均F1得分为0.80±0.08,表明了良好的分类性能.
结论:
- 语音数据,特别是VRT,可以作为一种被动的,在认知测试期间检测老年人睡眠的客观标记.
- 这种方法提供了一种非侵入性的方法,用于在现实世界中监测睡眠,办公室外设置.
