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J-GLOBAL ID：202002236778436336   整理番号：20A1759430

音声言語の精神病性障害語彙,構造的および非流性マーカーの客観的,多面的特徴化に向けて【JST・京大機械翻訳】

Toward Objective, Multifaceted Characterization of Psychotic Disorders Lexical, Structural, and Disfluency Markers of Spoken Language

著者 (4件)： Vail Alexandria K. (Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Liebson Elizabeth (Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Baker Justin T. (Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Morency Louis-Philippe (Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICMI ’18  ページ： 170-178  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 精神疾患は,異常な社会的機能および現実感との断絶の一般的な感覚を特徴とする重度の精神病の形である。そのような障害の評価は,しばしば複雑であり,その多面的性質はしばしば定量化が困難である。マルチモーダル挙動解析技術は,この必要性と,臨床設定におけるより客観的な意思決定支援ツールの対処を助ける可能性を有する。書かれた言語と非言語行動は以前に研究されているが,この解析は,社会的,顔対面相互作用で自然に使用されている精神病を有する個人の話し言葉のまれに研究されたモダリティを調べる新しいアプローチを採っている。著者らの分析は,精神症状重症度と関連する一連の言語マーカー,ならびにそれらの間の興味深い相互作用を明らかにする。特に,話し言葉の3つのファセットを調べた。1)単語の機能の研究を通して語彙マーカー;(2)構造マーカーは,文学的なフルエンスの研究を通して;(3)対話自己修復の研究を通して,不感性マーカー。さらに,精神症状重症度の予測モデルを開発し,それは,正および負の精神症状尺度の両方に関して有意な予測力を達成した。これらの結果は,精神病のコンピュータ表現型決定のための将来のマルチモーダル臨床意思決定支援ツールの設計に向けた重要なステップを構成する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *言語 ,  *精神病 ,  表現型 ,  *語彙 ,  精神症状 ,  多モード ,  ファセット ,  単語 ,  意思決定支援システム ,  コンピュータ ,  フルエンス ,  予測モデル
準シソーラス用語： モダリティ ,  社会的相互作用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： コミュニケーション行動パターン ,  計算表現型解析 ,  対話自己修復 ,  言語利用 ,  精神医学 ,  精神病 ,  精神病性障害 ,  社会的相互作用 ,  音声の流出

分類 (3件)： 応用心理学  (AE02000A) ,  音声処理  (JE05000E) ,  精神障害  (GR03000A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音声言語 ,  精神病性障害 ,  語彙 ,  マーカー