基于自然语言处理技术的快速筛查在中国中老年人群轻度认知障碍中的应用

目的采用自然语言处理(NLP)技术, 通过特定语音任务在中国中老年人群中自动、客观、快速检测轻度认知障碍(MCI)。方法以1∶1的男女比例招募了50～80岁中老年人215例, 用特定的语音任务和简易精神状态测试-2(MMSE-2)收集受试者的语音数据和认知功能情况, 并根据其认知功能进一步分为认知功能正常组和MCI组。根据语音文件提取出说话速度、音节数、音节时间长度、停顿数、停顿时间长度、共振峰频率(F1、F2)的标准偏差、声压变化共7类, 合计162个语音特征, 依据男性和女性分组进行分析, 比较不同性别受试者的语音特征与认知功能的关联, 用多元回归分别分析男、女受试者基于语音特征的认知功能预测, 并使用灵敏度、特异度和准确度评价模型的预测功能。结果 MCI组受试者在发音速度、停顿次数、停顿长度及共振峰变化的50个语音特征量上与正常组比较, 差异有统计学意义(P<0.05)。不同性别的分组分析中, 单相关分析表明, 发音节奏与认知功能显著相关;基于多元回归构建的预测模型中, 识别MCI的敏感度、特异度和准确度男性分别为0.54、0.80和0.69, 女性分别为0、0.86和0....     

语音分析技术在社区中筛查吞咽障碍高风险人群的应用研究

目的 观察语音分析技术筛查社区中老年人群中的吞咽障碍高风险人群（年龄相关的吞咽功能减退）的可行性。 方法 招募50～80岁社区中老年人215例，用特定语音任务和进食评估工具-10(EAT-10)收集受试者的语音数据和吞咽功能情况，并根据吞咽功能的状况进一步分为吞咽功能正常组和吞咽障碍高风险组。从语音文件中提取162个语音特征。依据性别进行语音特征与吞咽障碍发生风险的关联分析，确定差异语音特征量，用多元回归构建男性与女性受试者基于语音特征的吞咽障碍发生风险预测模型，使用灵敏度、特异度与准确度评价模型的分类能力。 结果 吞咽障碍高风险组的反映下颌、舌部运动与舌部力量的23个语音特征量与正常组有统计学差异（P＜0.05）。基于性别的单相关分析结果表明，反映舌部运动、舌部力量的语音特征量与吞咽功能显著相关。经多元回归预测，吞咽障碍高风险人群中，男性组的灵敏度、特异度和准确度分别为0.33、0.86和0.81，女性组分别为0、1、0.97。 结论 吞咽功能障碍高风险受试者的舌部运动与舌部力量发生了显著改变。语音分析技术有助于在社区中早期筛查出合并视力、手部功能、理解障碍中老年人吞咽障碍的罹患风险。