Pesquisa sobre Tecnologia de Monitoramento Inteligente de Voz para Alerta Precoce de Recorrência do Transtorno Depressivo

Estudo de caso-controle Sintomas clínicos, teste de comportamento de fala, dados de EEG, dados de imagens cerebrais de infravermelho próximo e dados de expressão facial são coletados de três grupos de indivíduos (grupo de pacientes com depressão de consolidação/manutenção, grupo de pacientes com depressão aguda e alternativas saudáveis). de dados de ressonância magnética e outros aspectos, comparar as semelhanças e diferenças dos dados dos três grupos de sujeitos.

Pesquisa de acompanhamento O grupo de pacientes de início agudo receberá acompanhamento a cada duas semanas durante três meses e continuará em junho, setembro, dezembro, 18 e 24 meses. Pacientes de consolidação/manutenção e pacientes saudáveis ​​receberão avaliações de acompanhamento em março, junho, setembro, dezembro, 18 e 24 meses após a inscrição. O conteúdo inclui avaliação de sintomas clínicos, testes comportamentais, testes de EEG, testes de infravermelho próximo, etc. Os pontos de tempo de detecção de imagens cranianas são 0, março, dezembro e 24 meses. No laboratório, se o sujeito concordar em coletar informações de linguagem no ambiente de vida real do paciente.

Itens de avaliação e inspeção

1. Avaliação em escala clínica

2. Teste de comportamento de fala Usando paradigma de produção de fala, tarefa de recurso semântico, paradigma de percepção de prosódia emocional e paradigma de vocabulário emocional para detectar de forma abrangente a percepção, compreensão e produção de linguagem de pacientes com depressão para encontrar indicadores objetivos de mutação de fala. A detecção de voz inclui energia de curto prazo (Max, Min, Mean), tom (Max, Min, Mean), velocidade da voz, número de interrupções de voz, taxa de cruzamento zero de curto prazo (Max, Min, Mean), primeiro formante, primeiro Dois formantes, MFCC de 12 ordens (12 coeficientes) e outros parâmetros. O experimento é realizado em uma sala bem iluminada e silenciosa. Antes do experimento, o sujeito explicará o processo do experimento aos sujeitos. Após o experimento, para evitar interferências, o sujeito deve sair da sala. Todo o processo do experimento ocorreu no mesmo programa de computador e os sujeitos responderam de acordo com os requisitos da tarefa na tela.

   2.1 Paradigma de produção de fala e vídeo O paradigma de produção de fala e vídeo utilizado neste estudo inclui cinco tarefas: entrevista, leitura de texto curto, recitação, descrição de imagem e visualização de vídeo. A tarefa de visualização de vídeo é usada apenas para coleta de dados de vídeo facial. O experimento é escrito e executado usando o software E-prime 2.0. Os participantes completaram cinco tarefas de produção de fala e gravaram suas vozes e expressões faciais ao longo do experimento para obter dados de fala e vídeo.

   2.2 Tarefas de processamento semântico A tarefa de processamento semântico é usada para comparar as habilidades de pacientes deprimidos e indivíduos saudáveis ​​no processamento da fala, codificação e extração semântica e fluência da fala, e explorar de forma mais abrangente os indicadores de alerta precoce da recorrência da depressão.

3. Exame de ressonância magnética O scanner de ressonância magnética Siemens 3.0T é usado, que é uma bobina de cabeça de 32 canais. Antes do escaneamento, use uma almofada de espuma para fixar a cabeça para evitar o movimento da cabeça durante o escaneamento. A sequência de escaneamento é: primeiro escaneamento de rotina para obter a imagem de posicionamento ponderada em T1 de toda a estrutura 3D do cérebro, em seguida, use a sequência de imagem de eco gradiente rápido para realizar escaneamento sagital de todo o cérebro para reconstrução tridimensional e registro espacial e, finalmente, use a sequência de eco plano (EPI) para imagens BOLD-fMRI dependentes de oxigênio no sangue (estado de repouso e estado de tarefa).
4. Espectroscopia funcional de infravermelho próximo Usando o gerador de imagens cerebrais infravermelho próximo portátil Shimadzu lighnirs, a taxa de amostragem foi ajustada para 0,1s, e a concentração de hemoglobina oxigenada (HbO), concentração de desoxihemoglobina (HbR) e conteúdo total de oxigênio (HbT) foram usados ​​como indicadores de medição. Como o processamento da linguagem ocorre principalmente nos lobos frontal e temporal, o layout da sonda cobre a área lateral do complexo fronto-temporal. Após o teste fNIRS, um localizador 3D é usado para localizar a área do cérebro. As posições do transmissor e do detector serão referenciadas à partição Brodmann, e a posição do canal fNIRS será registrada com a probabilidade do espaço MNI. Os assuntos no exame fNIRS precisam completar o paradigma de saída de fala e as tarefas de características semânticas. O experimento adota um design de blocos, a sequência de estimulação é escrita pelo software E-prime e o programa de estimulação programado pelo computador é apresentado na tela do computador (aproximadamente 55 cm do sujeito). Antes do início do experimento, os sujeitos devem usar uma touca optode para garantir que os sinais de cada canal sejam recebidos normalmente. No início do experimento, a tela exibia "+", cabendo aos sujeitos apenas observar a tela e tentar manter a calma o máximo possível; em seguida, conclua os testes comportamentais relevantes e os sujeitos podem concluir de acordo com as instruções. Todo o experimento durou cerca de 25 minutos. Os sujeitos coletaram sinais cerebrais de infravermelho próximo e dados de voz online enquanto concluíam a tarefa.
5. Exame EEG Use o equipamento EEG portátil liveamp da Brainproducts para conduzir o exame EEG em dois estágios: estado de repouso e estado de tarefa de voz. Na fase de coleta de EEG em estado de repouso, após os sujeitos colocarem o equipamento de coleta de EEG, sentarem-se em uma cadeira confortável, fecharem os olhos e permanecerem acordados, coletando o EEG de repouso por 5 minutos. Na etapa de tarefa de voz, o sujeito usa um aparelho de EEG e senta-se em frente à tela do computador. De acordo com as instruções exibidas na tela, as tarefas de paradigma de produção de voz e recursos semânticos são executadas de acordo. O microfone gravará simultaneamente a voz do sujeito. O programa experimental é escrito usando e-prime2.0.
6. Outros testes fisiológicos Indicadores fisiológicos (incluindo frequência cardíaca, pressão arterial, peso, altura, etc.), indicadores ambientais (incluindo clima, temperatura, ruído ambiental, intensidade ultravioleta, conforto humano, etc.), Cambridge Neuropsychological Test Automatic Battery (CANTAB) O teste de marcha durante a caminhada natural, o movimento dos olhos durante a tarefa e as informações da expressão facial serão realizados uma vez na linha de base, março, junho, setembro, dezembro, 18 e 24, respectivamente.
7. Análise de viabilidade e especificidade de métodos de detecção múltipla Este estudo usa métodos de detecção múltipla, incluindo avaliação de escala clínica, teste de linguagem e exame neurofisiológico. O objetivo é coletar de forma abrangente e sistemática as informações relacionadas à linguagem dos sujeitos para melhor desenvolver e desenvolver a tecnologia de detecção inteligente de voz. aplicativo.

Múltiplos métodos de detecção são viáveis. As escalas clínicas são implementadas por pesquisadores treinados, os paradigmas relacionados à linguagem são implementados por programas de computador e as técnicas de testes neurofisiológicos são operadas por experimentadores. Todos os métodos e métodos de detecção são amplamente utilizados em pesquisas clínicas e são viáveis.

Plano de análise estatística, definição e seleção do conjunto de dados de análise estatística

1. Conjunto de dados de análise estatística Conjunto de análise completo (FAS, conjunto de análise completo): pessoas que passaram por pelo menos uma avaliação de escala clínica, coleta de voz, dados neurofisiológicos e dados de avaliação de índice principal após a inscrição. Casos com dados de linha de base ausentes para os principais indicadores de avaliação serão excluídos.

   Per Protocol Set (PPS, Per Protocol Set): Com base no FAS, os casos que atendem aos critérios de inclusão e exclusão, têm um valor de linha de base válido, têm boa adesão e não violam o protocolo de pesquisa clínica.

   A análise de efeito curativo usa tanto o conjunto de análise completo quanto o conjunto de plano conforme, e o resultado do FAS é o principal.

2. Descrição dos dados Observe se os dados estão de acordo com a distribuição normal, caso contrário, modifique o método estatístico ou faça a conversão dos dados. Observe se há discrepâncias e valores ausentes e realize análises estatísticas e profissionais para determinar a escolha e a forma de preencher os valores ausentes. As estatísticas descritivas indicam a média, desvio padrão, máximo, mínimo, intervalo de credibilidade, frequência, razão de composição, etc.
3. Métodos de inferência estatística Dados de medição adotam teste t, teste t pareado, teste de soma de classificação, teste de soma de classificação pareada, teste de mediana e outros métodos. Dados de contagem: teste qui-quadrado, teste exato de Fisher, etc.; dados de classificação usando análise Ridit, método CMH. Use algoritmos de aprendizado de máquina, como Support Vector Machine (SVM), Dynamic Bayesian Network (DBN) e Deep Neural Networks (DNN) para dados de voz e vídeo.
4. Expressão estatística O relatório é expresso principalmente em tabelas, com títulos de tabelas, notas de tabelas e número de casos. Além dos resultados estatísticos da comparação entre os grupos, os diagramas de parâmetros estatísticos e outros ícones são anexados para aumentar a legibilidade.
5. Software estatístico Use SPSS22.0, Software Matlab (v2014a) e software NIRS-SPM (mapeamento paramétrico estatístico para espectroscopia infravermelha próxima) para estatísticas de parâmetros (teste t, análise de variância, etc.) e estatísticas não paramétricas (teste de soma de classificação, teste qui-quadrado) Etc.), usando testes de dois lados, P menor ou igual a 0,05 é considerado estatisticamente significativo.