NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka planParkinson hastalığı (PD), genellikle ilaçlarla yönetilen ve levodopanın en etkili olduğu multisemptom nörodejeneratif bir hastalıktır. Levodopa dozunun belirlenmesi, motor fonksiyonun gözlemlenebileceği düzenli toplantılar gerektirir. Konuşma bozukluğu PD'de erken bir semptomdur ve hastalığın erken tespiti ve izlenmesi için önerilmiştir. Bununla birlikte, levodopanın konuşma üzerindeki etkisine ilişkin önceki araştırmalardan elde edilen bulgular tutarlı bir resim göstermemiştir.MetodBu çalışma, ilacın ilaç kapalı ve aşamalar boyunca 24 PD hastadan ve 22 sağlıklı katılımcıdan kaydedilen /a/, /o/ ve /m/ olmak üzere üç sürekli fonem için PD hastalarına olan ilaç etkisinin araştırılmasını sağlamıştır. Farklar istatistiksel olarak araştırıldı ve özellikler Destek Vektör Makinesi (SVM) kullanılarak sınıflandırıldı.SonuçlarSonuçlarSonuçlarİlaçların zamanın değişmesi ve genlik pertürbasyonu (jitter ve shimmer) ve /m/ harmonikleri üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir, bu da levodopa yanıtına en duyarlı bireysel fonemdir. /m/ ve /o/ kontrol kayıtlarından PD-off'un ayırt edilmesinde karşılaştırılabilir bir düzeyde gerçekleştirildi. Bununla birlikte, üç fonem /a/, /o/ ve /m/'nin kombine kullanımına dayanan SVM sınıflandırmaları, hem ilaç etkisi için hem de PD'yi kontrol sesinden ayırmak için en iyi sınıflandırmaları gösterdi. PD-off'a karşı PD-on için SVM sınıflandırması 0.81'lik bir AUC elde etti.PD'de bilgisayarlı ses analizi ile fonlama çalışmaları, birden fazla fonemenin kayıtlarını kullanmalıdır. Bulgularımız, erken parkinsonian disartrisi tanımlamak ve yerleşik PD'li hastalarda levodopa yanıtının tele-izlenmesi için araştırmalarda potansiyel olarak alakalıdır.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundParkinson's disease (PD) is a multi-symptom neurodegenerative disease generally managed with medications, of which levodopa is the most effective. Determining the dosage of levodopa requires regular meetings where motor function can be observed. Speech impairment is an early symptom in PD and has been proposed for early detection and monitoring of the disease. However, findings from previous research on the effect of levodopa on speech have not shown a consistent picture.MethodThis study has investigated the effect of medication on PD patients for three sustained phonemes; /a/, /o/, and /m/, which were recorded from 24 PD patients during medication off and on stages, and from 22 healthy participants. The differences were statistically investigated, and the features were classified using Support Vector Machine (SVM).ResultsThe results show that medication has a significant effect on the change of time and amplitude perturbation (jitter and shimmer) and harmonics of /m/, which was the most sensitive individual phoneme to the levodopa response. /m/ and /o/ performed at a comparable level in discriminating PD-off from control recordings. However, SVM classifications based on the combined use of the three phonemes /a/, /o/, and /m/ showed the best classifications, both for medication effect and for separating PD from control voice. The SVM classification for PD-off versus PD-on achieved an AUC of 0.81.ConclusionStudies of phonation by computerized voice analysis in PD should employ recordings of multiple phonemes. Our findings are potentially relevant in research to identify early parkinsonian dysarthria, and to tele-monitoring of the levodopa response in patients with established PD.
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.