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帕金森病是高發(fā)的神經(jīng)退行性疾病，早期無(wú)創(chuàng)篩查與精準(zhǔn)分級(jí)是臨床診療的關(guān)鍵。近日，揚(yáng)州職業(yè)技術(shù)大學(xué)、揚(yáng)州大學(xué)與蘭州理工大學(xué)組成的帕金森病語(yǔ)音聲學(xué)與分子標(biāo)志物聯(lián)合檢測(cè)團(tuán)隊(duì)，在帕金森病智能檢測(cè)領(lǐng)域取得重要突破：提出基于壓縮激勵(lì)密集型網(wǎng)絡(luò)的聲信號(hào)識(shí)別與分級(jí)方法，可對(duì)健康、輕度、中度、重度帕金森病實(shí)現(xiàn)高效精準(zhǔn)分類，多項(xiàng)性能指標(biāo)顯著優(yōu)于現(xiàn)有主流算法。3月28日，中國(guó)計(jì)量測(cè)試學(xué)會(huì)主辦的《計(jì)量學(xué)報(bào)》刊登相關(guān)研究成果。

流行病學(xué)數(shù)據(jù)顯示，超過(guò)90%的帕金森病患者在病程早期即出現(xiàn)發(fā)聲功能異常，表現(xiàn)為語(yǔ)音強(qiáng)度減弱、節(jié)律不穩(wěn)、基頻范圍變窄、發(fā)音粗糙等典型特征。與影像檢查、運(yùn)動(dòng)功能評(píng)估等傳統(tǒng)手段相比，基于聲信號(hào)的檢測(cè)具有非接觸、無(wú)侵入、低成本、易普及等優(yōu)勢(shì)，適合大規(guī)模人群篩查與居家長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)。

目前傳統(tǒng)聲信號(hào)識(shí)別方法多局限于“健康/ 患病”二分類，難以實(shí)現(xiàn)病情輕重分級(jí)，且在低信噪比等復(fù)雜環(huán)境下易出現(xiàn)誤判，臨床應(yīng)用受限。針對(duì)這一瓶頸，研究團(tuán)隊(duì)從帕金森病發(fā)聲異常病理機(jī)制入手，將聲信號(hào)轉(zhuǎn)化為信噪比、相對(duì)幅值微擾、周期擾動(dòng)三類關(guān)鍵量化特征，可客觀反映神經(jīng)損傷、肌肉僵硬及聲帶病變程度，為分級(jí)診療提供可靠依據(jù)。

在此基礎(chǔ)上，團(tuán)隊(duì)融合密集連接網(wǎng)絡(luò)與壓縮激勵(lì)模塊，構(gòu)建端到端智能識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)淺層與深層聲學(xué)特征雙向融合，經(jīng)由Softmax分類器完成四級(jí)精準(zhǔn)判別。實(shí)驗(yàn)基于揚(yáng)州大學(xué)附屬醫(yī)院120名受試者的600段持續(xù)元音聲信號(hào)開展驗(yàn)證，結(jié)果顯示：該方法對(duì)健康、輕度、中度、重度帕金森病的識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)到96.9%、96.8%、95.5%、97.6%，顯著高于傳統(tǒng)方法83.2%—85.6%的精度區(qū)間。

在抗干擾測(cè)試中，面對(duì)白噪聲干擾的低信噪比場(chǎng)景，傳統(tǒng)算法準(zhǔn)確率快速下降，而新技術(shù)仍保持穩(wěn)定輸出。同時(shí)，該方法迭代效率更高、損失值更低，魯棒性與實(shí)用性突出。該成果突破了傳統(tǒng)語(yǔ)音檢測(cè)僅能二分類的局限，降低了對(duì)采集環(huán)境的要求，提升了復(fù)雜場(chǎng)景適應(yīng)性，為帕金森病早篩早診與精準(zhǔn)分級(jí)提供全新技術(shù)路徑。

團(tuán)隊(duì)成員揚(yáng)州職業(yè)技術(shù)大學(xué)侯曉麗副教授表示，研究團(tuán)隊(duì)下一步將拓展多維聲學(xué)特征融合研究，推動(dòng)算法向便攜式檢測(cè)終端與遠(yuǎn)程篩查系統(tǒng)轉(zhuǎn)化，以智能計(jì)量技術(shù)賦能神經(jīng)退行性疾病早發(fā)現(xiàn)、早干預(yù)，助力普惠式精準(zhǔn)醫(yī)療落地。