Towards an automatic evaluation of the dysarthria level of patients with Parkinson's disease

• DOI: 10.1016/j.jcomdis.2018.08.002
• Publication Date: 2018-08-20T16:16:13Z
• Authors: J.C. Vásquez-Correa; J.R. Orozco-Arroyave; T. Bocklet; E. Nöth
• Keywords: Male; Physiology; Developmental psychology; Parkinson's disease; FOS: Political science; Social Sciences; Articulation; Diagnosis and Treatment of Voice Disorders; Speech Production Measurement; Surveys and Questionnaires; Frenchay Dysarthria Assessment; Pathology; Psychology; Disease; Political science; Parkinson's Disease; Politics; Longitudinal analysis; Parkinson Disease; Audiology; Middle Aged; FOS: Philosophy, ethics and religion; 3. Good health; FOS: Psychology; Speech Recognition Technology; Speech Perception and Phonetics; Articulation (sociology); Physical Sciences; Medicine; Female; 0305 other medical science; Motor disorder; Experimental and Cognitive Psychology; FOS: Law; Prosody; Epistemology; Rating scale; Speech recognition; 03 medical and health sciences; Phonation; Artificial Intelligence; Health Sciences; Humans; Speech disorder; Dysarthria; Speech Intelligibility; Computer science; Philosophy; FOS: Biological sciences; Computer Science; Intelligibility (philosophy); Law

مرض باركنسون (PD) هو اضطراب عصبي ينتج عنه إعاقات حركية وغير حركية. يتم إجراء تقييم الأعراض الحركية حاليًا بعد القسم الثالث من جمعية اضطرابات الحركة - مقياس تصنيف مرض باركنسون الموحد (MDS - UPDRS - III) ؛ ومع ذلك، يرتبط عنصر واحد فقط من هذا المقياس بإعاقات الكلام. من الضروري تطوير مقياس محدد بحيث يأخذ في الاعتبار تلك الجوانب المتعلقة بإعاقات الكلام لدى المرضى.(1) تقديم وتقييم مدى ملاءمة نسخة معدلة من مقياس تقييم عسر الكلام في فرينشاي (m - FDA) لقياس مستوى عسر الكلام لدى مرضى مرض باركنسون. (2) وضع نموذج موضوعي لإشارات عسر الكلام مع الأخذ في الاعتبار أربعة أبعاد للكلام. (3) تطوير منهجية، تستند إلى معالجة الكلام وطرق التعلم الآلي، لتحديد/التنبؤ تلقائيًا بمستوى عسر الكلام لدى المرضى الذين يعانون من مرض باركنسون. يتم نمذجة تسجيلات الكلام باستخدام ميزات مستخرجة من عدة أبعاد للكلام: الصوت، والتعبير، والنطق، والوضوح. يتم تحديد مستوى عسر الكلام باستخدام نماذج الانحدار الخطي وغير الخطي. كما يتم استكشاف نماذج مكبرات الصوت القائمة على ناقلات i. تم إدخال مقياس m - FDA لتقييم مستوى عسر الكلام لدى المرضى الذين يعانون من مرض باركنسون. كانت ميزات النطق المستخرجة من إشارات الكلام المستمرة لإنشاء ناقلات i هي الأكثر دقة لتحديد مستوى عسر الكلام، مع ارتباطات تصل إلى 0.69 بين درجات m - FDA المتوقعة وتلك المعينة من قبل أطباء الأصوات. عندما تم تقدير مستويات عسر الكلام مع الأخذ في الاعتبار تمارين الكلام المخصصة مثل التكرار السريع للمقاطع (DDKs) وقراءة النصوص، كانت الارتباطات 0.64 و 0.57 على التوالي. بالإضافة إلى ذلك، أدى الجمع بين العديد من مجموعات الميزات ومهام الكلام إلى تحسين النتائج، مما يؤكد صحة الفرضية حول مساهمة المعلومات من المهام ومجموعات الميزات المختلفة عند تقييم إشارات الكلام المصابة بعسر الكلام. يبدو أن نماذج مكبرات الصوت واعدة لأداء النمذجة الفردية لمراقبة مستوى عسر الكلام لمرضى الشلل الرعاش. قد يساعد النهج المقترح الأطباء على اتخاذ قرارات أكثر دقة وفي الوقت المناسب حول التقييم والعلاج المرتبط بمستوى عسر الكلام لدى المرضى. النهج المقترح هو خطوة كبيرة نحو تقييمات غير مزعجة/بيئية للمرضى الذين يعانون من عسر الكلام دون الحاجة إلى حضور المواعيد الطبية.<br/>La maladie de Parkinson (MP) est un trouble neurologique qui produit des déficiences motrices et non motrices. L'évaluation des symptômes moteurs est actuellement réalisée à la suite de la troisième section de la Movement Disorder Society - Unified Parkinson' s Disease Rating Scale (Mds-UPDRS-III) ; cependant, un seul élément de cette échelle est lié aux troubles de la parole. Il est nécessaire de développer une échelle spécifique qui tienne compte des aspects liés aux troubles de la parole des patients.(i) Introduire et évaluer l'adéquation d'une version modifiée de l'échelle d'évaluation de la dysarthrie de Frenchay (m-FDA) pour quantifier le niveau de dysarthrie des patients atteints de MP ; (ii) modéliser objectivement les signaux de parole dysarthriques en tenant compte de quatre dimensions de la parole ; (iii) développer une méthodologie, basée sur des méthodes de traitement de la parole et d'apprentissage automatique, pour quantifier/prédire automatiquement le niveau de dysarthrie des patients atteints de MP. Les enregistrements de la parole sont modélisés à l'aide de caractéristiques extraites de plusieurs dimensions de la parole : phonation, articulation, prosodie et intelligibilité. Le niveau de dysarthrie est quantifié à l'aide de modèles de régression linéaire et non linéaire. Des modèles de locuteurs basés sur des i-vecteurs sont également explorés. L'échelle m-FDA a été introduite pour évaluer le niveau de dysarthrie des patients atteints de MP. Les caractéristiques d'articulation extraites des signaux vocaux continus pour créer des vecteurs i étaient les plus précises pour quantifier le niveau de dysarthrie, avec des corrélations allant jusqu'à 0,69 entre les scores m-FDA prédits et ceux attribués par les phoniatres. Lorsque les niveaux de dysarthrie ont été estimés en tenant compte d'exercices de parole dédiés tels que la répétition rapide de syllabes (DDK) et la lecture de textes, les corrélations étaient de 0,64 et 0,57, respectivement. De plus, la combinaison de plusieurs ensembles de caractéristiques et de tâches vocales a amélioré les résultats, ce qui valide l'hypothèse sur la contribution des informations provenant de différentes tâches et ensembles de caractéristiques lors de l'évaluation des signaux vocaux dysarthriques. Les modèles de locuteurs semblent prometteurs pour effectuer une modélisation individuelle pour surveiller le niveau de dysarthrie des patients atteints de MP. L'approche proposée peut aider les cliniciens à prendre des décisions plus précises et plus opportunes concernant l'évaluation et le traitement associés au niveau de dysarthrie des patients. L'approche proposée est un grand pas vers des évaluations discrètes/écologiques des patients atteints de dysarthrie sans avoir besoin d'assister à des rendez-vous médicaux.<br/>Parkinson's disease (PD) is a neurological disorder that produces motor and non-motor impairments. The evaluation of motor symptoms is currently performed following the third section of the Movement Disorder Society - Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS-III); however, only one item of that scale is related to speech impairments. It is necessary to develop a specific scale such that considers those aspects related to speech impairments of the patients.(i) To introduce and evaluate the suitability of a modified version of the Frenchay Dysarthria Assessment (m-FDA) scale to quantify the dysarthria level of PD patients; (ii) to objectively model dysarthric speech signals considering four speech dimensions; (iii) to develop a methodology, based on speech processing and machine learning methods, to automatically quantify/predict the dysarthria level of patients with PD.The speech recordings are modeled using features extracted from several dimensions of speech: phonation, articulation, prosody, and intelligibility. The dysarthria level is quantified using linear and non-linear regression models. Speaker models based on i-vectors are also explored.The m-FDA scale was introduced to assess the dysarthria level of patients with PD. Articulation features extracted from continuous speech signals to create i-vectors were the most accurate to quantify the dysarthria level, with correlations of up to 0.69 between the predicted m-FDA scores and those assigned by the phoniatricians. When the dysarthria levels were estimated considering dedicated speech exercises such as rapid repetition of syllables (DDKs) and read texts, the correlations were 0.64 and 0.57, respectively. In addition, the combination of several feature sets and speech tasks improved the results, which validates the hypothesis about the contribution of information from different tasks and feature sets when assessing dysarthric speech signals. The speaker models seem to be promising to perform individual modeling for monitoring the dysarthria level of PD patients. The proposed approach may help clinicians to make more accurate and timely decisions about the evaluation and therapy associated to the dysarthria level of patients. The proposed approach is a great step towards unobtrusive/ecological evaluations of patients with dysarthric speech without the need of attending medical appointments.<br/>La enfermedad de Parkinson (EP) es un trastorno neurológico que produce deficiencias motoras y no motoras. La evaluación de los síntomas motores se realiza actualmente siguiendo la tercera sección de la Sociedad de Trastornos del Movimiento - Escala Unificada de Calificación de la Enfermedad de Parkinson (MDS-UPDRS-III); sin embargo, solo un elemento de esa escala está relacionado con las discapacidades del habla. Es necesario desarrollar una escala específica que considere aquellos aspectos relacionados con las deficiencias del habla de los pacientes.(i) Introducir y evaluar la idoneidad de una versión modificada de la escala Frenchay Dysarthria Assessment (m-FDA) para cuantificar el nivel de disartria de los pacientes con EP; (ii) modelar objetivamente las señales del habla disartrítica considerando cuatro dimensiones del habla; (iii) desarrollar una metodología, basada en el procesamiento del habla y los métodos de aprendizaje automático, para cuantificar/predecir automáticamente el nivel de disartria de los pacientes con EP. Las grabaciones del habla se modelan utilizando características extraídas de varias dimensiones del habla: fonación, articulación, prosodia e inteligibilidad. El nivel de disartria se cuantifica mediante modelos de regresión lineal y no lineal. También se exploran modelos de altavoces basados en i-vectores. Se introdujo la escala m-FDA para evaluar el nivel de disartria de los pacientes con EP. Las características de articulación extraídas de las señales continuas del habla para crear i-vectores fueron las más precisas para cuantificar el nivel de disartria, con correlaciones de hasta 0,69 entre las puntuaciones m-FDA predichas y las asignadas por los foniatras. Cuando los niveles de disartria se estimaron considerando ejercicios de habla dedicados, como la repetición rápida de sílabas (DDK) y la lectura de textos, las correlaciones fueron de 0,64 y 0,57, respectivamente. Además, la combinación de varios conjuntos de características y tareas de habla mejoró los resultados, lo que valida la hipótesis sobre la contribución de información de diferentes tareas y conjuntos de características al evaluar señales de habla disártricas. Los modelos de altavoces parecen ser prometedores para realizar modelos individuales para monitorear el nivel de disartria de los pacientes con EP. El enfoque propuesto puede ayudar a los médicos a tomar decisiones más precisas y oportunas sobre la evaluación y la terapia asociadas al nivel de disartria de los pacientes. El enfoque propuesto es un gran paso hacia evaluaciones discretas/ecológicas de pacientes con habla disártrica sin necesidad de asistir a citas médicas.<br/>