在患有帕金森病的患者中长度评估脱发性关节炎进展

科学领域:

• 神经学 神经学
• 语音语言病理学 语言病理学
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 帕金森病 (PD) 监测需要不引人注目的,低成本的方法,特别是对于远程患者.
• 语音分析为评估PD进展提供了一个潜在的低成本生物信号.
• 发言障碍的失联症是PD的常见症状,可以表明疾病的进展.

研究的目的:

• 提出和评估一种模型,用于评估帕金森病的进展,使用语音记录的语音后部.
• 为了研究特定的声学类和PD患者的异动关节水平的进展之间的关系.
• 建立语音分析作为一种可行的工具,用于PD的远程,自动监测.

主要方法:

• 使用十八个门式循环单位 (GRU) 来估计每个音符的音学类.
• 训练有素的分类模型使用PC-GITA体区分PD与健康对照 (HC) 实验对象.
• 分析了来自单独体的纵向记录,以将失联症进展 (mFDA) 与语音生成异常相关联.

主要成果:

• 确定了尖声,牙,暂停,背部和连续的声学类,作为至少两年内脱节症水平进展的关键指标.
• 证明这些声学类可以潜在地监测PD进展.
• 确立了特定的语音生成与PD患者患有脱节症的进展之间的联系.

结论:

• 语音是一种具有成本效益的生物信号,用于自动评估帕金森病的进展.
• 该研究成功评估了脱节性关节炎水平的进展,并确定了有助于的声学类.
• 研究结果表明,语音分析可以提供关于PD影响的更广泛的语音相关过程的见解,例如呼吸.