NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Bu makalede, Parkinson hastalığı (PD) ve yaşa uyumlu kontrol (CO) deneklerinin seslerindeki farklılıkları iki karmaşıklık önlemi kullanarak söylerken araştırdık: fraktal boyut (FD) ve normalleştirilmiş karşılıklı bilgi (NMI). 22 CO (ortalama yaş = 66.91) ve 24 PD (ortalama yaş = 71.83) katılımcılardan /a/, /u/ ve /m/ olmak üzere üç sürekli fonetik ses kaydı analiz edildi. FD ilk olarak PD ve CO ses kayıtları için hesaplandı, ardından NMI'nin test grupları arasında hesaplanması: PD-CO, PD-PD ve CO-CO. Literatürde normalize edilmiş pitch period entropisinde bildirilen dört özellik (Norm. PPE), glottal-to-noise uyarım oranı (GNE), detrended dalgalanma analizi (DFA) ve glottal kapanış bölümü (ClQ)-önerilen karmaşıklık önlemleri ile karşılaştırma için de hesaplandı. Özelliklerin istatistiksel önemi tek yönlü ANOVA testi kullanılarak test edilmiştir. Doğrusal çekirdekli destek vektör makinesi (SVM), test gruplarını sınıflandırmak için, bir çıkış doğrulama yöntemi kullanılarak kullanıldı. Sonuçlar, PD ses kayıtlarının diğer konuşma özelliğine dayalı sınıflandırmalara kıyasla test gruplarını farklılaştırmada CO'ya (p p 80%) kıyasla daha düşük FD'ye sahip olduğunu gösterdi. Bu çalışma, PD hastalarının seslerinin FD'yi azalttığını ve PD-CO ve PD-PD'nin ses kayıtları arasındaki NMI'nin CO-CO'ya kıyasla daha yüksek olduğunu göstermiştir. Bu, örnek sesten elde edilen NMI kullanımının, bilinen CO ve PD gruplarıyla eşleştirildiğinde, PD seslerini tanımlamak için kullanılabileceğini göstermektedir. Bu bulgular nüfus taraması için başvurulara sahip olabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
In this paper, we have investigated the differences in the voices of Parkinson's disease (PD) and age-matched control (CO) subjects when uttering three phonemes using two complexity measures: fractal dimension (FD) and normalised mutual information (NMI). Three sustained phonetic voice recordings, /a/, /u/ and /m/, from 22 CO (mean age = 66.91) and 24 PD (mean age = 71.83) participants were analysed. FD was first computed for PD and CO voice recordings, followed by the computation of NMI between the test groups: PD-CO, PD-PD and CO-CO. Four features reported in the literature-normalised pitch period entropy (Norm. PPE), glottal-to-noise excitation ratio (GNE), detrended fluctuation analysis (DFA) and glottal closing quotient (ClQ)-were also computed for comparison with the proposed complexity measures. The statistical significance of the features was tested using a one-way ANOVA test. Support vector machine (SVM) with a linear kernel was used to classify the test groups, using a leave-one-out validation method. The results showed that PD voice recordings had lower FD compared to CO (p p 80%) in differentiating the test groups compared with other speech feature-based classifications. This study has demonstrated that the voices of PD patients has reduced FD, and NMI between voice recordings of PD-CO and PD-PD is higher compared with CO-CO. This suggests that the use of NMI obtained from the sample voice, when paired with known groups of CO and PD, can be used to identify PD voices. These findings could have applications for population screening.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.