Detección de desórdenes de lenguaje de pacientes con enfermedad de Alzheimer usando embebimientos de palabras y características gramaticales

Alzheimer's Disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that affects the language production and thinking capabilities of patients. The integrity of the brain is destroyed over time by interruptions in the interactions between neuron cells and associated cells required for normal brain functioning. AD comprises deterioration of the communicative skills, which is reflected in deficient speech that usually contains no coherent information, low density of ideas, and poor grammar. Additionally, patients exhibit difficulties to find appropriate words to structure sentences. Multiple ongoing studies aim to detect the disease considering the deterioration of language production in AD patients. Natural Language Processing techniques are employed to detect patterns that can be used to recognize the language impairments of patients. This paper covers advances in pattern recognition with the use of word-embedding and word-frequency features and a new approach with grammar features. We processed transcripts of 98 AD patients and 98 healthy controls in the Pitt Corpus of the Dementia-Bank database. A total of 1200 word-embedding features, 1408 Term Frequency—Inverse Document Frequency features, and 8 grammar features were extracted from the selected transcripts. Three models are proposed based on the separate extraction of such feature sets, and a fourth model is based on an early fusion strategy of the proposed feature sets. All the models were optimized following a Leave-One-Out cross validation strategy. Accuracies of up to 81.7 % were achieved using the early fusion of the three feature sets. Furthermore, we found that, with a small set of grammar features, accuracy values of up to 72.8 % were obtained. The results show that such features are suitable to effectively classify AD patients and healthy controls.La enfermedad de Alzheimer es un desorden neurodegenerativo-progresivo que afecta la producción de lenguaje y las capacidades de pensamiento de los pacientes. La integridad del cerebro es destruida con el paso del tiempo por interrupciones en las interacciones entre neuronas y células, requeridas para su funcionamiento normal. La enfermedad incluye el deterioro de habilidades comunicativas por un habla deficiente, que usualmente contiene información inservible, baja densidad de ideas y habilidades gramaticales. Adicionalmente, los pacientes presentan dificultades para encontrar palabras apropiadas y así estructurar oraciones. Por lo anterior, hay investigaciones en curso que buscan detectar la enfermedad considerando el deterioro de la producción de lenguaje. Así mismo, se están usando técnicas de procesamiento de lenguaje natural para detectar patrones y reconocer las discapacidades del lenguaje de los pacientes. Por su parte, este artículo se enfoca en el uso de características basadas en embebimiento y frecuencia de palabras, además de hacer una nueva aproximación con características gramaticales para clasificar la enfermedad de Alzheimer. Para ello, se consideraron transcripciones de 98 pacientes con Alzheimer y 98 controles sanos del Pitt Corpus incluido en la base de datos Dementia-Bank. Un total de 1200 características de embebimientos de palabras, 1408 características de frecuencia de término inverso vs. frecuencia en documentos, y 8 características gramaticales fueron calculadas. Tres modelos fueron propuestos, basados en la extracción de dichos conjuntos de características por separado y un cuarto modelo fue basado en una estrategia de fusión temprana de los tres conjuntos de características. Los modelos fueron optimizados usando la estrategia de validación cruzada Leave-One-Out. Se alcanzaron tasas de aciertos de hasta 81.7 % usando la fusión temprana de todas las características. Además, se encontró que un pequeño conjunto de características gramaticales logró una tasa de acierto del 72.8 %. Así, los resultados indican que estas características son adecuadas para clasificar de manera efectiva entre pacientes de Alzheimer y controles sanos

Análisis cepstral y la transformada de Hilbert-Huang para la detección automática de la enfermedad de Parkinson

Most patients with Parkinson’s Disease (PD) develop speech deficits, including reduced sonority, altered articulation, and abnormal prosody. This article presents a methodology to automatically classify patients with PD and Healthy Control (HC) subjects. In this study, the Hilbert-Huang Transform (HHT) and Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) were considered to model modulated phonations (changing the tone from low to high and vice versa) of the vowels /a/, /i/, and /u/. The HHT was used to extract the first two formants from audio signals with the aim of modeling the stability of the tongue while the speakers were producing modulated vowels. Kruskal-Wallis statistical tests were used to eliminate redundant and non-relevant features in order to improve classification accuracy. PD patients and HC subjects were automatically classified using a Radial Basis Support Vector Machine (RBF-SVM). The results show that the proposed approach allows an automatic discrimination between PD and HC subjects with accuracies of up to 75 % for women and 73 % for men.La mayoría de las personas con la enfermedad de Parkinson (EP) desarrollan varios déficits del habla, incluyendo sonoridad reducida, alteración de la articulación y prosodia anormal. Este artículo presenta una metodología que permite la clasificación automática de pacientes con EP y sujetos de control sanos (CS). Se considera que la transformada de Hilbert-Huang (THH) y los Coeficientes Cepstrales en las frecuencias de Mel modelan las fonaciones moduladas (cambiando el tono de bajo a alto y de alto a bajo) de las vocales /a/, /i/, y /u/. La THH se utiliza para extraer los dos primeros formantes de las señales de audio, con el objetivo de modelar la estabilidad de la lengua mientras los hablantes producen vocales moduladas. Pruebas estadísticas de Kruskal-Wallis se utilizan para eliminar características redundantes y no relevantes, con el fin de mejorar la precisión de la clasificación. La clasificación automática de sujetos con EP vs. CS se realiza mediante una máquina de soporte vectorial de base radial. De acuerdo con los resultados, el enfoque propuesto permite la discriminación automática de sujetos con EP vs. CS con precisiones de hasta el 75 % para los hombres y 73 % para las mujeres

Time-frequency representations from inertial sensors to characterize the gait in Parkinson’s disease

La Enfermedad de Parkinson (EP) es un desorden neurodegenerativo del sistema nervioso central, cuyas características principales incluyen entre otras la rigidez, bradicinesia y pérdida de los reflejos posturales. El diagnóstico de la EP está basado en análisis de la historia clínica y evaluaciones físicas realizadas a los pacientes. El monitoreo del estado neurológico de los pacientes está basado en valoraciones subjetivas que realizan los neurólogos. El análisis de la marcha usando sensores inerciales aparece como un instrumento sencillo y útil para ayudar en el proceso de diagnóstico y monitoreo de los pacientes con EP. En este artículo usamos el sistema eGaIT, el cual captura señales de acelerómetro y giróscopo del proceso de marcha para evaluar las habilidades motoras de los pacientes. Las transformadas de Fourier y Wavelet son utilizadas para extraer medidas basadas en energía y entropía en el dominio de Tiempo-Frecuencia. Las características extraídas son utilizadas para discriminar entre pacientes con EP y personas sanas. De acuerdo con los resultados, es posible clasificar estos dos grupos con una precisión de hasta el 94 %.Parkinson’s Disease (PD) is a neurodegenerative disorder of the central nervous system whose main symptoms include rigidity, bradykinesia, and loss of postural reflexes. PD diagnosis is based on an analysis of the medical record and physical examinations of the patient. Besides, the neurological state of patients is monitored with subjective evaluations by neurologists. Gait analysis using inertial sensors was introduced as a simple and useful tool that supports the diagnosis and monitoring of PD patients. This work used the eGaIT system to capture the signals of the accelerometer and the gyroscope of the gait in order to evaluate the motor skills of patients. Fourier and wavelet transform were used to extract measurements based on energy and entropy in the time-frequency domain. The extracted characteristics were used to recognize differences between PD patients and healthy individuals. The results enabled to classify said groups with an accuracy of up to 94%