Alzheimer&Dementia：听声辨智——从语音记录中自动检测轻度认知障碍和痴呆
2022-07-11 MedSci原创 MedSci原创
该研究所提出的方法提供了一个基于记录的神经心理测试的MCI和痴呆的全自动识别，提供了一个开发远程筛查工具的机会，可以很容易地适应任何语言。
记忆门诊评估各种认知障碍患者，包括与阿尔茨海默病（AD）、轻度认知障碍（MCI）和功能性认知障碍（FCD）相关的患者。AD与语言的细微损伤有关，这种损伤可能先于情景记忆的缺失长达数十年。先前的研究表明，受会话分析方法（CA）启发，对会话特征进行定性分析可以区分FCD患者和神经退行性疾病（ND）患者。
然而，这种方法依赖于训练有素的专家，而且不易扩展。虽然使用自动语音分析来识别认知障碍已经被研究过，但大多数研究并没有描述完全自动化的解决方案。对神经心理学测试的自动计算评估将使痴呆症的筛查得到普及，并具有成本效益。为此，近期Alzheimer&Dementia发表了提高声音辨别认知障碍的相关研究。
研究人员根据弗雷明汉心脏研究（n = 1084）对受试者神经心理测试的数字语音记录的自动转录，开发并验证了一种新型的自然语言处理方法，以识别不同阶段的痴呆症。测试中转录的句子被编码为定量数据，并使用这些数据和参与者的人口统计学特征训练和测试了几个模型。
结果显示，在区分正常认知与痴呆、正常或轻度认知损伤（MCI）与痴呆以及正常与MCI时，保持测试数据的平均曲线下面积（AUC）分别达到92.6%、88.0%和74.4%。
由此可见，该研究所提出的方法提供了一个基于记录的神经心理测试的MCI和痴呆的全自动识别，提供了一个开发远程筛查工具的机会，可以很容易地适应任何语言。
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#dementia#
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留个脚印
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老年性痴呆，未来还是希望借助神经电生理吧，也许更为有效！
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