NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka plan ve hedeflerÇoklu sistem atrofisi (MSA) ve Parkinson hastalığı (PD) gibi simuleinopatileri olan hastalar sıklıkla konuşma ve dil anormallikleri gösterirler. MSA ve PD'yi ayırt etmek için doğal spontan konuşmanın otomatik dilbilimsel analizinin tanısal potansiyelini araştırıyoruz.MetodlarMSA ile 39 katılımcının spontan konuşması, yaş ve cinsiyet için eşleşen 39 ilaç-naif PD ve 39 sağlıklı kontrole kıyasla, otomatik konuşma tanıma ve doğal dil işleme kullanılarak transkripte edildi ve dilsel olarak not edildi. 6 lektik ve sintaktik ve 2 akustik özellik kullanılarak nicel analiz yapılmıştır. Sonuçlar, yaklaşımın sağlamlığını değerlendirmek için insan kontrollü analizle karşılaştırıldı. Teşhis doğruluğu duyarlılık analizi kullanılarak değerlendirildi.Sonuçlar Benzer hastalık süresine rağmen, dilsel anormallikler genellikle MSA'da PD'ye göre daha şiddetliydi ve 0.81 eğrisinin altındaki bir alanla yüksek tanı doğruluğuna yol açtı. Kontrollerle karşılaştırıldığında, MSA, dilbilgisel bileşen kullanımının azaldığını, daha tekrarlayan ifadeler, daha kısa cümleler, daha düşük cümle gelişimi, daha yavaş eklemlenme hızı ve duraklama süresinin arttığını, PD'nin ise sadece daha kısa cümlelere, daha düşük cümle gelişimine ve daha uzun duraklamalara sahip olduğunu gösterdi. Sadece daha yavaş artikülasyon oranı MSA için ayırt edici iken PD için kontrollere göre değişmemiştir. En yüksek korelasyon, bulbar/pseudobulbar klinik skoru ve cümle uzunluğu arasında bulundu (r = -0.49, p = 0.002). MSA'da disartrinin nispeten yüksek şiddetine rağmen, elle ve otomatik olarak hesaplanan sonuçlar arasında güçlü bir anlaşma sağlandı.DiscussionAutomatic dilbilimsel analiz, benzer klinik tezahürlerle sinükleinopatileri ayırt etmek için objektif, uygun maliyetli ve yaygın olarak uygulanabilir bir biyobelirteç sunabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Background and objectivesPatients with synucleinopathies such as multiple system atrophy (MSA) and Parkinson's disease (PD) frequently display speech and language abnormalities. We explore the diagnostic potential of automated linguistic analysis of natural spontaneous speech to differentiate MSA and PD.MethodsSpontaneous speech of 39 participants with MSA compared to 39 drug-naive PD and 39 healthy controls matched for age and sex was transcribed and linguistically annotated using automatic speech recognition and natural language processing. A quantitative analysis was performed using 6 lexical and syntactic and 2 acoustic features. Results were compared with human-controlled analysis to assess the robustness of the approach. Diagnostic accuracy was evaluated using sensitivity analysis.ResultsDespite similar disease duration, linguistic abnormalities were generally more severe in MSA than in PD, leading to high diagnostic accuracy with an area under the curve of 0.81. Compared to controls, MSA showed decreased grammatical component usage, more repetitive phrases, shorter sentences, reduced sentence development, slower articulation rate, and increased duration of pauses, whereas PD had only shorter sentences, reduced sentence development, and longer pauses. Only slower articulation rate was distinctive for MSA while unchanged for PD relative to controls. The highest correlation was found between bulbar/pseudobulbar clinical score and sentence length (r = -0.49, p = 0.002). Despite the relatively high severity of dysarthria in MSA, a strong agreement between manually and automatically computed results was achieved.DiscussionAutomated linguistic analysis may offer an objective, cost-effective, and widely applicable biomarker to differentiate synucleinopathies with similar clinical manifestations.
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.