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J-GLOBAL ID：202002249964399458   整理番号：20A2784360

原発性進行性失語症および行動変化前頭側頭型認知症における自発音声の自動プロファイリング:使用頻度に基づくアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Automated profiling of spontaneous speech in primary progressive aphasia and behavioral-variant frontotemporal dementia: An approach based on usage-frequency

著者 (10件)： Zimmerer Vitor C. (University College London, Department of Language and Cognition, London, United Kingdom) ,  Hardy Chris J.D. (University College London, Dementia Research Centre, London, United Kingdom) ,  Eastman James (Southend University Hospital NHS Foundation Trust, United Kingdom) ,  Dutta Sonali (St Andrew’s Healthcare, Essex, United Kingdom) ,  Varnet Leo (University College London, Department of Speech, Hearing and Phonetic Sciences, London, United Kingdom) ,  Bond Rebecca L. (University College London, Dementia Research Centre, London, United Kingdom) ,  Russell Lucy (University College London, Dementia Research Centre, London, United Kingdom) ,  Rohrer Jonathan D. (University College London, Dementia Research Centre, London, United Kingdom) ,  Warren Jason D. (University College London, Dementia Research Centre, London, United Kingdom) ,  Varley Rosemary A. (University College London, Department of Language and Cognition, London, United Kingdom)
資料名： Cortex  (Cortex)
巻： 133  ページ： 103-119  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3168A  ISSN： 0010-9452  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 言語生産は,神経学的健康の重要なマーカーを提供する。脳卒中失語症またはAlzheimer病において起こるもののような言語と認知の障害の1つの特徴は,高頻度の「家族性」発現の過剰使用である。著者らは,原発性進行性失語症(PPA)のサブタイプを含む前頭側頭性痴呆(FTD)の変異体を有する話者からナラティブ音声サンプルをプロファイル化するためにコンピュータ化分析を使用した。分析は,意味的変異PPA(svPPA)を有する29人の話者,ログ開放型変異PPA(lvPPA)を有する25人の話者,非流動変異体PPAを有する34人の話者(nfvPPA),行動変異体FTDを有する14人の話者(bvFTD)および20人の高齢正常対照(NC)の言語サンプルに関して実行した。頻度と選点強度測度を用いて,単語と単語の組み合わせの使用を決定した。また,単語数,コンテンツ単語比および組合せ比率を計算し,個人が接続言語を生成する程度を測定した。すべての痴呆サブタイプはNCと有意に異なった。最も識別された変数は,単語数,組合せ比,およびコンテンツ単語比であり,それぞれNCから少なくとも1つの痴呆群を識別した。PPAの全参加者は,bvFTDの参加者ではなく,コンテンツ単語,単語組合せ,または両方で,有意に高頻度の形式を生成した。各痴呆群は少なくとも1つの変数で他者と異なっており,言語生産変数は疾患進行の確立された行動測定と相関した。ナラティブ音声変数を用いた機械学習分類器は,NCまたは認知症としてサンプルを分類するとき,90%の精度を達成し,そして,サンプルをそれらの診断グループにマッチングするとき,59.4%の精度を達成した。言語主導と非言語の自発的音声の自動化定量化は,認知症をもたらした。それは,標準化された試験に由来するものを補完するシンドロームプロファイルの抽出を可能にし,候補バイオマーカーとしてのさらなる評価を保証する。周波数ベースの言語変数を含めることは,プロファイリングと分類に利益を与える。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  言語 ,  標準化 ,  脳卒中 ,  *失語 ,  開放型 ,  選点法 ,  単語 ,  Alzheimer病 ,  コンピュータ ,  バイオマーカー ,  機械学習 ,  コンテンツ ,  *認知症
準シソーラス用語： *側頭部 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 言語プロファイル ,  認知症 ,  原発性進行性失語症 ,  前頭側頭型認知症 ,  使用頻度

分類 (1件)： 神経系の疾患  (GN03000O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 原発性進行性失語症 ,  行動変化 ,  前頭側頭型認知症 ,  音声 ,  プロファイリング ,  使用頻度