Badania nad technologią inteligentnego monitorowania głosu w celu wczesnego ostrzegania o nawrocie zaburzeń depresyjnych

Badanie kontrolne przypadku Objawy kliniczne, test zachowania mowy, dane EEG, dane obrazowania mózgu w bliskiej podczerwieni i dane dotyczące wyrazu twarzy są zbierane od trzech grup pacjentów (grupa pacjentów z depresją konsolidującą/podtrzymującą, grupa pacjentów z ostrym epizodem depresji i zdrowe alternatywy). danych rezonansu magnetycznego i innych aspektów, porównaj podobieństwa i różnice danych trzech grup badanych.

Kontynuacja badań Grupa pacjentów z ostrym początkiem będzie otrzymywać obserwację co dwa tygodnie przez trzy miesiące, a następnie będzie kontynuowana w czerwcu, wrześniu, grudniu, 18 i 24 miesiącach. Pacjenci w fazie konsolidacji/podtrzymującej oraz zdrowi pacjenci otrzymają dalsze oceny w marcu, czerwcu, wrześniu, grudniu oraz 18 i 24 miesiące po włączeniu. Treść obejmuje ocenę objawów klinicznych, testy behawioralne, testy EEG, testy w bliskiej podczerwieni itp. Punkty czasowe wykrywania obrazowania czaszki to 0, marzec, grudzień i 24 miesiące. W laboratorium, jeśli podmiot wyrazi zgodę na zebranie informacji językowych w rzeczywistym środowisku pacjenta.

Elementy oceny i kontroli

1. Ocena skali klinicznej

2. Test Zachowania Mowy Wykorzystując paradygmat produkcji mowy, zadanie cech semantycznych, paradygmat percepcji prozodii emocjonalnej i paradygmat słownictwa emocjonalnego, aby kompleksowo wykryć percepcję języka, rozumienie i wyniki pacjentów z depresją, aby znaleźć obiektywne wskaźniki mutacji mowy. Wykrywanie głosu obejmuje krótkoterminową energię (maks., min., średnia), wysokość tonu (maks., min., średnia), prędkość głosu, liczbę przerw w głosie, krótkoterminową szybkość przejścia przez zero (maks., min., średnia), pierwszy formant, 1. Dwa formanty, 12-rzędowy MFCC (12 współczynników) i inne parametry. Eksperyment przeprowadza się w dobrze oświetlonym i cichym pomieszczeniu. Przed eksperymentem badany wyjaśni proces eksperymentu badanym. Po eksperymencie, aby uniknąć zakłóceń, osoba badana powinna opuścić pomieszczenie. Cały proces eksperymentu odbywał się w tym samym programie komputerowym, a badani odpowiadali zgodnie z wymaganiami zadania wyświetlanymi na ekranie.

   2.1 Paradygmat produkcji mowy i wideo Paradygmat produkcji mowy i wideo zastosowany w tym badaniu obejmuje pięć zadań: wywiad, krótkie czytanie tekstu, recytację, opisywanie obrazków i oglądanie wideo. Zadanie przeglądania wideo jest używane tylko do zbierania danych wideo twarzy. Eksperyment jest napisany i prowadzony przy użyciu oprogramowania E-prime 2.0. Uczestnicy wykonali odpowiednio pięć zadań związanych z produkcją mowy i nagrywali swoje głosy i mimikę podczas całego eksperymentu, aby uzyskać dane mowy i wideo.

   2.2 Zadania przetwarzania semantycznego Zadanie przetwarzania semantycznego służy do porównania zdolności pacjentów z depresją i osób zdrowych w zakresie przetwarzania mowy, kodowania i ekstrakcji semantycznej oraz płynności mowy, a także do bardziej wszechstronnego zbadania wskaźników wczesnego ostrzegania o nawrocie depresji.

3. Badanie rezonansu magnetycznego Wykorzystuje się skaner rezonansu magnetycznego Siemens 3.0T, który jest 32-kanałową cewką do badania głowy. Przed skanowaniem użyj piankowej poduszki, aby unieruchomić głowę, aby uniknąć ruchu głowy podczas skanowania. Sekwencja skanowania jest następująca: pierwsze rutynowe skanowanie w celu uzyskania obrazu pozycjonowania zależnego od T1 całej struktury 3D mózgu, następnie użycie sekwencji obrazowania echa szybkiego gradientu w celu wykonania skanowania strzałkowego całego mózgu w celu trójwymiarowej rekonstrukcji i rejestracji przestrzennej, a na końcu użyj sekwencji echa płaskiego (EPI) do obrazowania BOLD-fMRI zależnego od tlenu we krwi (stan spoczynku i stan zadania).
4. Funkcjonalna spektroskopia w bliskiej podczerwieni Używając przenośnego skanera mózgu działającego w bliskiej podczerwieni firmy Shimadzu, częstotliwość próbkowania ustawiono na 0,1 s, a jako wskaźniki pomiarowe wykorzystano stężenie utlenowanej hemoglobiny (HbO), stężenie dezoksyhemoglobiny (HbR) i całkowitą zawartość tlenu (HbT). Ponieważ przetwarzanie języka odbywa się głównie w płatach czołowych i skroniowych, układ sondy obejmuje boczny obszar kompleksu czołowo-skroniowego. Po teście fNIRS lokalizator 3D służy do zlokalizowania obszaru mózgu. Pozycje nadajnika i detektora zostaną odniesione do podziału Brodmanna, a pozycja kanału fNIRS zostanie zarejestrowana z prawdopodobieństwem przestrzeni MNI. Osoby biorące udział w badaniu fNIRS muszą ukończyć zadania związane z paradygmatem mowy i funkcjami semantycznymi. Eksperyment przyjmuje układ blokowy, sekwencja stymulacji jest zapisywana przez oprogramowanie E-prime, a program stymulacji zaprogramowany przez komputer jest prezentowany na ekranie komputera (w odległości około 55 cm od badanego). Przed rozpoczęciem eksperymentu osoby badane powinny założyć nasadkę optody, aby mieć pewność, że sygnały z każdego kanału są odbierane normalnie. Na początku eksperymentu ekran pokazywał „+”, a badani musieli tylko patrzeć na ekran i starać się zachować jak najwięcej spokoju; następnie wypełnij odpowiednie testy behawioralne, a badani mogą ukończyć zgodnie z instrukcjami. Cały eksperyment trwał około 25 minut. Badani zbierali sygnały mózgowe w bliskiej podczerwieni i dane głosowe online podczas wykonywania zadania.
5. Badanie EEG Użyj przenośnego sprzętu EEG firmy Brainproducts liveamp do przeprowadzenia badania EEG w dwóch etapach: stan spoczynku i stan zadania głosowego. Na etapie zbierania EEG w stanie spoczynku, po założeniu sprzętu do zbierania EEG, siedzą na wygodnym krześle, zamykają oczy i nie śpią, i przez 5 minut zbierają spoczynkowe EEG. Na etapie zadania głosowego badany nosi urządzenie EEG i siedzi przed ekranem komputera. Zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, wykonywany jest odpowiedni paradygmat produkcji głosu i funkcje semantyczne. Mikrofon jednocześnie nagrywa głos podmiotu. Program eksperymentalny został napisany przy użyciu e-prime2.0.
6. Inne testy fizjologiczne Wskaźniki fizjologiczne (w tym tętno, ciśnienie krwi, waga, wzrost itp.), Wskaźniki środowiskowe (w tym pogoda, temperatura, hałas w otoczeniu, intensywność promieniowania ultrafioletowego, komfort człowieka itp.), Cambridge Neuropsychological Test Automatic Battery (CANTAB) Test chodu podczas naturalnego chodu, ruchy gałek ocznych podczas zadania i informacje o wyrazie twarzy zostaną przeprowadzone raz w punkcie wyjściowym, odpowiednio w marcu, czerwcu, wrześniu, grudniu, 18 i 24.
7. Analiza wykonalności i specyficzności wielu metod wykrywania W tym badaniu zastosowano wiele metod wykrywania, w tym ocenę skali klinicznej, testy językowe i badanie neurofizjologiczne. Celem jest kompleksowe i systematyczne gromadzenie informacji związanych z językiem osób badanych w celu lepszego opracowania i rozwoju inteligentnej technologii wykrywania głosu. aplikacja.

Możliwych jest wiele metod wykrywania. Skale kliniczne są wdrażane przez przeszkolonych badaczy, paradygmaty związane z językiem są wdrażane przez programy komputerowe, a techniki testów neurofizjologicznych są obsługiwane przez eksperymentatorów. Wszystkie metody i metody wykrywania są szeroko stosowane w badaniach klinicznych i są wykonalne.

Plan analizy statystycznej, definicja i wybór zbioru danych do analizy statystycznej

1. Zestaw danych analizy statystycznej Pełny zestaw analiz (FAS, pełny zestaw analiz): osoby, które przeszły co najmniej jedną ocenę skali klinicznej, zebranie głosu, dane neurofizjologiczne i dane oceny głównego indeksu po rejestracji. Przypadki z brakującymi danymi wyjściowymi dla głównych wskaźników oceny zostaną wykluczone.

   Według zestawu protokołów (PPS, Per Protocol Set): Na podstawie FAS przypadki, które spełniają kryteria włączenia i wyłączenia, mają ważną wartość wyjściową, dobrą zgodność i nie naruszają protokołu badania klinicznego.

   Analiza efektu leczniczego wykorzystuje zarówno pełny zestaw analiz, jak i zestaw zgodnych planów, a wynik FAS jest głównym wynikiem.

2. Opis danych Zaobserwuj, czy dane są zgodne z rozkładem normalnym, jeśli nie, zmodyfikuj metodę statystyczną lub wykonaj konwersję danych. Obserwuj, czy występują wartości odstające i braki danych, a następnie przeprowadź analizę statystyczną i profesjonalną, aby określić wybór i sposób uzupełnienia brakujących wartości. Statystyki opisowe wskazują średnią, odchylenie standardowe, maksimum, minimum, wiarygodny przedział, częstotliwość, stosunek składu itp.
3. Metody wnioskowania statystycznego Dane pomiarowe przyjmują test t, test t par, test sumy rang, test sumy par rang, test mediany i inne metody. Zliczanie danych: test chi-kwadrat, dokładny test Fishera itp.; dane klasyfikacyjne przy użyciu analizy Ridit, metoda CMH. Korzystaj z algorytmów uczenia maszynowego, takich jak Support Vector Machine (SVM), Dynamic Bayesian Network (DBN) i Deep Neural Networks (DNN) dla danych mowy i wideo.
4. Wyrażenie statystyczne Raport jest wyrażony głównie w tabelach, z tytułami tabel, uwagami do tabel i liczbą przypadków. Oprócz wyników statystycznych porównania między grupami, dla zwiększenia czytelności dołączone są wykresy parametrów statystycznych i inne ikony.
5. Oprogramowanie statystyczne Użyj SPSS22.0, Oprogramowanie Matlab (v2014a) i oprogramowanie NIRS-SPM (Statistical Parametric Mapping for Near-infrared Spectroscopy) do statystyki parametrów (test t, analiza wariancji itp.) i statystyk nieparametrycznych (test sumy rang, test chi-kwadrat) Itp.), stosując testy dwustronne, P mniejsze lub równe 0,05 uważa się za istotne statystycznie.