Bakgrund: Även om minnesförsämring är det huvudsakliga symtomet på Alzheimers sjukdom (AD), kan språkförsämring vara en viktig markör. Relativt få studier av språk i AD kvantifierar försämringar i uppkopplat tal med hjälp av beräkningstekniker. Mål: Vi strävar efter att visa toppmodern noggrannhet genom att automatiskt identifiera Alzheimers sjukdom från korta berättande prover som framkallas med en bildbeskrivning uppgift, och att avslöja de framträdande språkliga faktorerna med en statistisk faktoranalys. Metoder: Data härleds från DementiaBank corpus, från vilka 167 patienter som diagnostiserats med "möjlig" eller "sannolik" AD ger 240 berättande prover, och 97 kontroller ger ytterligare 233. Vi beräknar ett antal språkliga variabler från utskrifter, och akustiska variabler från tillhörande ljudfiler, och använder dessa variabler för att träna en maskin lär klassificerare för att skilja mellan deltagare med AD och friska kontroller. För att undersöka graden av heterogenitet av språkliga försämringar i AD, följer vi en undersökande faktor analys av dessa mått av tal och språk med en sned promax rotation, och ge tolkning för de resulterande faktorerna. Resultat: Vi får en toppmodern klassificeringsnoggrannhet på över 81% när det gäller att särskilja individer med AD från personer utan att basera sig på korta urval av deras språk på en bildbeskrivningsuppgift. Fyra tydliga faktorer framträder: semantisk försämring, akustisk abnormitet, syntaktisk försämring och informationsnedsättning. Slutsats: Modern maskininlärning och språklig analys kommer att bli allt mer användbar vid bedömning och klusterering av misstänkt AD.
En första analys Ref, baserad på en monolog corpus (DementiaBank), identifierade fyra olika språkliga faktorer som huvuddeskriptorer: syntaktisk, semantisk, och informationsnedsättningar, och akustisk abnormitet.
Linguistic Features Identify Alzheimer’s Disease in Narrative Speech
{'venue': "Journal of Alzheimer's disease : JAD", 'journal': "Journal of Alzheimer's disease : JAD", 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}