基于Cookie Theft測(cè)驗(yàn)的腦小血管病患者認(rèn)知溝通能力數(shù)字化測(cè)評(píng)*

馮鑫， 郁磊, 許斐， 李陽(yáng)， 靳禎

(1.山西大學(xué) 復(fù)雜系統(tǒng)研究所，山西 太原 030006；2.山西大學(xué) 疾病防控的數(shù)學(xué)技術(shù)與大數(shù)據(jù)分析山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西 太原 030006；3.山西醫(yī)科大學(xué) 第一臨床醫(yī)學(xué)院，山西 太原 030001；4.山西醫(yī)科大學(xué) 第一醫(yī)院，山西 太原 030001)

Cookie Theft測(cè)驗(yàn)是臨床上常用的測(cè)評(píng)認(rèn)知溝通能力的方法[1-4]，通過向被試者展示如圖1所示的Cookie Theft圖(取自波士頓失語(yǔ)癥診斷測(cè)試)，根據(jù)被試者對(duì)圖片內(nèi)容的描述進(jìn)行評(píng)估分析.已有的研究大多將Cookie Theft測(cè)驗(yàn)用于阿爾茨海默病(Alzheimer′s disease,AD)患者的語(yǔ)言分析或認(rèn)知障礙評(píng)估[5-8]，目前對(duì)腦小血管病患者的認(rèn)知受損方面及語(yǔ)言功能的研究大多采用波士頓命名測(cè)驗(yàn)或動(dòng)物列名測(cè)驗(yàn)[9-10]，而將Cookie Theft測(cè)驗(yàn)應(yīng)用于腦小血管病患者的認(rèn)知溝通能力測(cè)評(píng)尚未見諸報(bào)道，由于腦小血管病與阿爾茨海默病之間有著密切的關(guān)系[11-12]，故本文提出將Cookie Theft測(cè)驗(yàn)用于研究腦小血管病患者的認(rèn)知溝通能力測(cè)評(píng).

在臨床測(cè)試中，Cookie Theft測(cè)驗(yàn)通常需要評(píng)測(cè)人員用錄音設(shè)備對(duì)被試者的描述內(nèi)容進(jìn)行錄音，根據(jù)錄音對(duì)被試者描述內(nèi)容的有效信息進(jìn)行評(píng)分，評(píng)分結(jié)果很大程度上依賴評(píng)測(cè)醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn),評(píng)測(cè)結(jié)果存在一定的主觀性,為了解決這一問題，本文將Cookie Theft測(cè)驗(yàn)進(jìn)行了數(shù)字化，以量表的方式呈現(xiàn)給評(píng)測(cè)醫(yī)生,使評(píng)測(cè)結(jié)果客觀；其次，對(duì)比分析了腦小血管病患者與健康人在Cookie Theft測(cè)驗(yàn)上的表現(xiàn)差異；最后，綜合Cookie Theft測(cè)驗(yàn)時(shí)的語(yǔ)音相關(guān)特征和信息量相關(guān)特征，利用人工智能方法建立腦小血管病智能診斷模型.

圖1 Cookie Theft圖

1 實(shí)驗(yàn)過程與方法

1.1 實(shí)驗(yàn)對(duì)象

共招募了55名實(shí)驗(yàn)對(duì)象參與Cookie Theft測(cè)驗(yàn)，其中健康人30名，腦小血管病患者25名，腦小血管病患者的納入標(biāo)準(zhǔn)如下[13-15]：(1)年齡在50-85歲之間；(2)影像醫(yī)學(xué)上表現(xiàn)為以下任意一種：腔隙性腦梗死、腦白質(zhì)變性或腦微出血；(3)發(fā)病前無(wú)精神病史，無(wú)情緒障礙，無(wú)其他影響認(rèn)知功能及語(yǔ)言功能的疾病史和外傷史.健康對(duì)照組的實(shí)驗(yàn)對(duì)象從同時(shí)期門診檢查的健康老年人群中遴選產(chǎn)生.他們的基礎(chǔ)信息如表1所示.

表1 腦小血管病組和正常對(duì)照組的比較

1.2 Cookie Theft圖數(shù)字化量表

表2 Cookie Theft圖數(shù)字化量表

如圖1所示，Cookie Theft圖描繪了一個(gè)熟悉的家庭場(chǎng)景，有著童年所學(xué)的基本關(guān)鍵詞匯，有著鮮明的人物和地點(diǎn)對(duì)比.根據(jù)圖片中的內(nèi)容，將Cookie Theft圖數(shù)字化為量表的形式，如表2所列.被試者描述出人物、地點(diǎn)和物品類別中的每個(gè)子項(xiàng)各得一分；在事件任務(wù)中，有動(dòng)作及動(dòng)作的對(duì)象，故事件得兩分;重復(fù)的表達(dá)不二次計(jì)分；對(duì)于以上量表的計(jì)分，不要求逐字逐句對(duì)應(yīng)，意思一致即可.該量表一共包含22個(gè)測(cè)試子項(xiàng)，總分為28分.

2 特征提取

采用錄音設(shè)備對(duì)被試者的描述內(nèi)容進(jìn)行錄音得到原始語(yǔ)音樣本；對(duì)語(yǔ)音樣本進(jìn)行人工轉(zhuǎn)錄獲取語(yǔ)音的文本.在本文中，提取的特征由如下兩部分組成：

(1)信息量相關(guān)特征：基于Cookie Theft圖數(shù)字化量表提取被試者在無(wú)提示語(yǔ)和有提示語(yǔ)兩種情況下各個(gè)測(cè)試子項(xiàng)的得分及總得分.

(2)語(yǔ)音相關(guān)特征：利用PRAAT軟件提取語(yǔ)音總時(shí)長(zhǎng)、語(yǔ)音中的沉默時(shí)長(zhǎng)、主試者及被試者語(yǔ)音的時(shí)長(zhǎng)、語(yǔ)音中聲波振幅的最大值、最小值、平均值和均方差等.根據(jù)語(yǔ)音的轉(zhuǎn)錄文本得到主試及被試語(yǔ)音的總字?jǐn)?shù).結(jié)合PRAAT軟件及語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄文本提取的特征可計(jì)算出被試的語(yǔ)速、語(yǔ)音占總時(shí)長(zhǎng)的比例、重復(fù)率和停頓率等特征.

3 結(jié)果與討論

3.1 腦小血管病患者與健康人在Cookie Theft測(cè)驗(yàn)上的表現(xiàn)對(duì)比

圖2和圖3的雷達(dá)圖分別描述了腦小血管病組(CSVD)與健康對(duì)照組(HC)實(shí)驗(yàn)對(duì)象在無(wú)提示語(yǔ)和有提示語(yǔ)條件下，在數(shù)字化Cookie Theft測(cè)驗(yàn)量表上的表現(xiàn)對(duì)比情況.雷達(dá)圖中，每個(gè)測(cè)試子項(xiàng)的長(zhǎng)度代表了在該測(cè)試子項(xiàng)上，CSVD組(灰線)和HC組(黑線)中得分的人數(shù)占該組別總?cè)藬?shù)的比例(概率值)，譬如：在無(wú)提示語(yǔ)條件下的【三個(gè)人】測(cè)試子項(xiàng)上，從圖中可以看出，HC組中有超過80%的人描述出了該子項(xiàng)信息，而CSVD組中僅有不到30%的人描述出了該子項(xiàng)信息.通過深入對(duì)比圖2和圖3，可以得到以下結(jié)果：

圖2 無(wú)提示語(yǔ)條件下的數(shù)字化Cookie Theft測(cè)驗(yàn)結(jié)果雷達(dá)分析圖

圖3 有提示語(yǔ)條件下的數(shù)字化Cookie Theft測(cè)驗(yàn)結(jié)果雷達(dá)分析圖

(1)不論評(píng)測(cè)過程中主試者是否給出提示語(yǔ)，HC組在絕大多數(shù)測(cè)試子項(xiàng)上的得分率均高于CSVD組，表明HC組在Cookie Theft測(cè)驗(yàn)時(shí)的表現(xiàn)明顯優(yōu)于CSVD組，即HC組能夠描述出的圖片信息量更多且更全.

(2)當(dāng)評(píng)測(cè)過程中主試者不提供任何提示語(yǔ)時(shí)，HC組在【凳子歪了】、【拿餅干】、【踩凳子】、【盤子】、【母親】、【女孩】、【男孩】和【三個(gè)人】等8個(gè)測(cè)試子項(xiàng)上的得分率顯著高于CSVD組，表明CSVD組在人物及人物關(guān)系、事件信息描述方面較差，在物品信息描述方面與HC組的表現(xiàn)相當(dāng).

(3)當(dāng)評(píng)測(cè)過程中主試者提供提示信息時(shí)，CSVD組和HC組在各個(gè)測(cè)試子項(xiàng)上的得分率均整體提高，但CSVD組在【踩凳子】、【櫥柜】、【房子】等測(cè)試子項(xiàng)上的得分率仍然較小(低于50%)，表明CSVD組在這些測(cè)試項(xiàng)上容易忽略.

3.2 腦小血管病智能診斷模型建立

為了實(shí)現(xiàn)腦小血管病的智能診斷，基于隨機(jī)森林方法建立了機(jī)器學(xué)習(xí)模型,從55名實(shí)驗(yàn)對(duì)象中隨機(jī)抽取38名(～70%)實(shí)驗(yàn)對(duì)象作為訓(xùn)練集，剩余的17名(～30%)實(shí)驗(yàn)對(duì)象作為測(cè)試集.為了對(duì)比不同輸入特征對(duì)模型性能的影響，分別建立了僅用語(yǔ)音相關(guān)特征、使用語(yǔ)音相關(guān)特征及無(wú)提示語(yǔ)條件下的信息量相關(guān)特征、使用語(yǔ)音相關(guān)特征及有提示語(yǔ)條件下的信息量相關(guān)特征作為輸入變量時(shí)的智能診斷模型，模型的性能如表3所列.從表中可以看出，與僅用語(yǔ)音相關(guān)特征相比，增加構(gòu)建的Cookie Theft數(shù)字化測(cè)驗(yàn)量表提取的信息量相關(guān)特征作為模型輸入后，模型的識(shí)別準(zhǔn)確率顯著增加.值得注意的是，有提示語(yǔ)條件下的信息量相關(guān)特征建立的模型性能優(yōu)于無(wú)提示語(yǔ)條件下的信息量相關(guān)特征，與臨床評(píng)測(cè)過程中應(yīng)可能減少提示語(yǔ)的原則不一致，這是因?yàn)?，?dāng)主試者不給出任何提示信息時(shí)，CSVD組在許多測(cè)試子項(xiàng)上都無(wú)法得分，即測(cè)試過程無(wú)法提取充足的有效信息，從而會(huì)導(dǎo)致模型識(shí)別準(zhǔn)確率的降低.

表3 不同輸入特征對(duì)腦小血管病智能診斷模型性能的影響

4 結(jié) 語(yǔ)

為了更加便捷和客觀地評(píng)測(cè)腦小血管病患者的認(rèn)知溝通能力，提出了一種基于Cookie Theft測(cè)驗(yàn)的數(shù)字化評(píng)測(cè)方法.首先，將Cookie Theft測(cè)驗(yàn)數(shù)字化為一個(gè)包含四個(gè)類別(人物、地點(diǎn)、物品和事件)、22個(gè)測(cè)試子項(xiàng)、總分為28分的量表；接著，分析對(duì)比了腦小血管病患者和健康人分別在無(wú)提示語(yǔ)和有提示語(yǔ)條件下的表現(xiàn)差異情況；最后，綜合傳統(tǒng)語(yǔ)音相關(guān)特征及基于Cookie Theft測(cè)驗(yàn)的信息量相關(guān)特征，利用隨機(jī)森林方法建立了腦小血管病智能診斷模型，其識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)82.4%.