开发基于电话质量语音的帕金森病大规模人群筛查工具
应用统计
2019-05-22 v1 声音
音频与语音处理
摘要
近期研究表明，对实验室质量语音录音的分析可用于准确区分被诊断为帕金森病（PD）的患者与健康对照（HC）。这些发现有助于推动 PD 远程筛查与监测工具的开发。在本研究中，我们分析了来自 1483 名 PD 患者的 2759 段电话质量语音录音，以及来自 8300 名 HC 参与者的 15321 段录音。为考虑语音背景的差异，我们从七个国家采集了数据。我们开发了一个语音统计分析框架，计算了 307 项失音测量指标，用以量化语音损伤的不同属性，如气息声、粗糙声、单调、嘶哑嗓音质量和夸张的声带震颤。我们使用特征选择算法来识别稳健且精简的特征子集，并将其与随机森林（RF）分类器结合，以准确区分 PD 与 HC。使用 Gram-Schmidt 正交化（GSO）与 RF 获得了最佳的 10 折交叉验证性能，平均灵敏度为 64.90%（标准差 SD 2.90%），平均特异度为 67.96%（SD 2.90%）。这项大规模研究朝着评估开发一种可靠、经济且实用的临床决策支持工具迈进了一步，该工具可利用电话质量语音对广大人群进行 PD 筛查。
引用
@article{arxiv.1905.00377,
title = {Developing a large scale population screening tool for the assessment of Parkinson's disease using telephone-quality voice},
author = {Siddharth Arora and Ladan Baghai-Ravary and Athanasios Tsanas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.00377},
year = {2019}
}
备注
43 pages, 5 figures, 6 tables