关于“什么让你成为你？”的问题 有人会说家庭，工作，朋友，性格，才华等。 但是，所有选择中最通用的是我们的思维。 是他使我们成为我们。 但是，就像人体中任何其他器官或系统一样，大脑不是永恒的。 失去你的手是可怕的，但是失去你的思想甚至更糟，特别是如果一个人的职业一直是基于智力活动，也就是说，他是一名科学家，老师，作家，哲学家等。 退化性脑过程，通常称为痴呆，在疾病的早期阶段最容易治疗。 但是为此，您需要首先诊断出相同的痴呆症，这是一项非常困难的任务。
今天，我们将讨论使用机器学习，视觉/声音分析和虚拟诊断对话器研究一种诊断痴呆的新方法。 我们从科学家的报告中了解到这种方法的有效性以及他发现的以前未知的症状。 走吧
痴呆的病因痴呆症的定义说它是后天性痴呆，表现为人吸收新知识，技能和信息的能力下降，以及使用先前获得的知识，技能和信息的问题减少。
首先，值得注意的是“获得性”一词，即这种疾病，或者说是一组疾病，不是先天性的。 痴呆症最常与老年人有关。 我们都听说过阿尔茨海默氏病，脑动脉粥样硬化等疾病，而关于匹克（Pick）疾病的报道较少。 所有这些可怕的疾病都属于痴呆症的范畴。
MRI图像和健康大脑与阿尔茨海默氏病之间差异的图示：海马体明显减少，这是形成新记忆的原因； 皮质的皱纹会对负责思考，计划和记忆的区域产生负面影响； 脑室扩大。痴呆症患者会忘记自己的身份，甚至都不记得他们一生中最惊人的事件，常常不记得几分钟前发生的事情。 他们的行为有时是不适当的，不合理的，有时类似于a妄甚至幻觉。 这种疾病不仅给病人本人，而且给周围的亲戚带来很多痛苦和问题。 意识到自己一生都聪明又有见识的人突然开始迷失自我，这是沉重的负担。 无论您花多少时间重述患者的全部传记，解释其内容和工作方式，他都会忘记它，而不是在5分钟后，而是一个小时后。
如何预防痴呆？ 荒诞的答案很简单-过着健康的生活方式。 不良的习惯，缺乏正常的体育锻炼以及最重要的是，定期进行脑部的热身训练成为老年痴呆症发展的基础。 当然，还有其他类型的疾病是由其他疾病或伤害引起的。 在这种情况下，一切都还取决于根本原因的主要治疗方法，因为痴呆症已经成为间接症状，这是一种强烈的症状。
现在，科学界更加关注的不是痴呆症的治疗，而是痴呆症的预防。 为此，您需要在开发的早期阶段就确定这种疾病。 确定越早，将来停止开发的可能性就越大。 诊断方法很多，每种方法都有好处。
当今历史的英雄是科学家，他们决定使用计算机技术来对冲和帮助医生完成诊断痴呆症早期阶段的艰巨任务。 当前检测该疾病的方法与血液检查，MRI，脑脊液分析和专家团队进行的认知检查有关。 它可以工作，但是要花费很多时间和金钱，而病人可能没有。
虚拟对话者在诊断表现为言语，词汇和相貌变化的疾病时，一种重要的方法是捕捉这些异常。 使患者与诊断医生对话也很重要。 当该诊断医生是有生命的人时，不会有太多问题，但是如果计算机化身扮演医生的角色，则必须考虑患者的某些特征。
痴呆症诊断程序的界面。首先，值得注意的是，该头像基于MikuMikuDance程序-一个动画编辑器，人们可以使用该程序创建三维动画视频。 给定这项研究的起源国-日本-该计划的语言也是日语。
虚拟对话者的系统能够识别语音，管理对话，将语音转换为文本并更改化身的行为，以适应主题。
在创建系统的过程中，执业医师参加了会议，他们为程序员提供了一些与老年人打交道的复杂问题的建议，在这项研究中。 首先，将头像的语音速度略微降低，以将感知速度提高到每秒3.38个单词。 如果受试者的口头言语感知有问题（这可能是由于痴呆症状和轻微的听力问题引起的），屏幕上将显示字幕（哥特式字体，字母大小-80）。 此外，化身的声音最初的高音降低了0.7％。
化身本身是一个米色背景上的年轻女孩的三维模型，没有任何图像，因为它们可能使对象分散注意力。 当受试者发音该短语时，化身如果点了头就回应了点头。
诊断步骤共有6个阶段，每个阶段都有其自己的任务（在上图中以字母a，b，c，d，e，f标记）。
I.演示文稿（
a ），当系统问候测试对象时，陈述其姓名并提出以下问题：
-你叫什么名字？
-你几岁？
据研究人员称，这种简短的介绍性对话有助于减轻受试者的心理压力，并向他们介绍该系统的工作原理。
二。 视觉跟踪（
b ），当屏幕上出现黑点时，被摄对象必须监视两分钟。 该测试使您可以分析反应延迟。
三， 进行韦克斯勒内存测试（WMS-R）时读取（
c ）。 屏幕上出现一个文本，主题朗读。
IV。 每个人都被问到的常见问题（
d ），当所有问题都被问到3个问题时：今天是星期几（Q1），告诉我们一些关于您自己的问题（Q2），以及您如何到达这里，即到达考试地点（Q3）。
V.随机问题（
f ）当化身询问系统从13个预先准备好的问题中随机选择的5个问题时：
- 现在是什么季节？
- 哪一年
- 谁是日本首相？
- 您是左撇子还是右撇子？
- 睡得好吗
- 你的胃口是什么？
- 请告诉我们有关您最近压力很大的事件。
- 请告诉我们有关Hibari Misora（日本著名歌手）的信息。
- 请介绍一下日本著名演员石原裕次郎。
- 请告诉我们长岛茂雄（日本著名的棒球选手）。
- 你的爱好是什么？
- 你最喜欢什么歌？
- 请告诉我们您的家人。
VI。 复述（
f ）当系统播放唱片时，心理学家会在该唱片上朗读文本，而被摄对象必须复述故事。
一个重要的功能是系统在询问以下问题之前先停顿一下：对于简短问题的简短回答为10 s，对于复杂问题的回答为15 s。 对于人与人之间的互动，这种停顿很长。 但是，为了使系统即使在低振幅下也能识别语音，因此决定应用更长的暂停时间。
受试者和化身诊断员之间的整个交流过程都记录在相机上，以进一步分析图像和声音（每个受试者的面相和言语特征）。
这项研究涉及33个主题。 其中16例（男性12例，女性4例）已经获得痴呆的临床证实，其余17例（13男性4例女性）是健康的。 两组均在不同的房间中分别通过测试。
主题数据。 标记：AD-阿尔茨海默氏病； NPH-常压性脑积水； DLB-Levi体痴呆症； MCI-轻度认知障碍。上表汇总了每个主题：痴呆症的有无，年龄，受教育率，性别，MMSE评分（评估精神状态的简要量表-包含30个问题的问卷）以及使用诊断化身进行测试所花费的时间。
此外，该研究的33名参与者中有4名被排除在外，因为其中有2名尚未得到临床诊断的诊断组，还有2名健康组的MMSE得分分别为22分和23分，低于及格分数。
MMSE测试已经是一个很好的帮助，因为它的结果与受试者是否存在诊断更加一致。 健康组的平均得分高于痴呆症组。
产生的音频和视频数据通过识别系统运行，以识别是否存在痴呆症状，该系统是基于两种机器学习算法构建的。 分类器的主要模型是逻辑回归和支持向量法。
评估试验钢状况的主要标准：
- 缺口-头像问题和主题答案之间的停顿；
- F0cov-发音的变化系数；
- 微笑-指示他微笑的对象记录中的帧数；
- h1a3-一次谐波（h1）和三次共振峰（a3）的幅度之差，可以确定语音的“质量”；
- 功率-声音的振幅；
- 动词-主语使用的动词；
- 更正 -演讲中的更正；
- 暂停次数-句子之间的暂停次数；
- 道具 暂停次数-响应期间的暂停次数份额；
- 犹豫-响应过程中的不确定性系数；
- 令牌-语音令牌（字号）；
- 名词-名词;
- AR-发音率；
- TTR-唯一词与重复词的比率；
- D值-多样性指数。
P值（P值）-在这种情况下，该指标越低，两组受试者的结果之间的差异就越大。 Cohen的D或效应的大小显示了一个准则或另一个准则对最终结果（即诊断）形成的影响有多强。 趋势-显示痴呆症人群中的趋势向量。
上表显示了“暂停”标准指标与问题类型之间的关系系数，以及健康组和痴呆症组的P值。
从这些数据可以看出，痴呆症患者最简单的问题是-您是如何到达这里的，也就是到达测试地点的地方？ 这是由于以下事实：该信息指的是最近发生的事件。
ROC曲线用于通过逻辑回归和支持向量法评估分类质量。基于逻辑回归的系统诊断准确性为79％，基于参考向量的准确性为83％。
对于这项研究的更详细的研究，您可以阅读科学家的报告。结语
这些结果表明这种异常诊断方法的准确性很高，该方法将与虚拟对话者的对话，声音和视觉分析以及机器学习结合在一起。
当然，这项研究可能会有要求。 因此，许多人认为使用P值可让您操纵实验的结果，使它们适合所需的值，从而使结果可信。 但是，研究人员认为他们的工作是基于真实的测量结果。 希望这是真的。 的确，这些研究如果诚实地进行并受到高度重视，对人类具有重要意义。
我写这篇文章并不是为了分享有关上述研究的信息，而是为了另一个却不是多余的宣布这一问题的消息，而这一问题经常被忽略。 痴呆症不仅是“衰老”，对于患者本人及其亲属来说都是一个严重的问题。 不幸的是，在后苏联时代的国家中，痴呆症的问题并未得到如此清晰的讨论。 但是，通过专注于快速，廉价和有效的方法来预防痴呆症的诊断，可以改善数百万人的生活质量。 更不用说社会福利了。 确实，许多痴呆症患者不仅能够为社会和/或至少为其亲戚做些事情，而且还希望这样做。 但是由于生病，他们成了自己的人质，由于情况和因素的不成功结合，他们无法像以前那样工作。 一个意识从不存在中恢复过来的人只有片刻的时间意识到自己无法正常思考并感到这种恐怖，甚至没有口头表达它，而是仅凭表情-这样的“视力”使我们能够理解一件事-没有我们的大脑，我们只是一堆肉和骨头。
我不会以这样的事实为由，即该材料没有我们想要的那样有争议。 但是，我重复一遍，这项研究只是表达一个每天直接面对痴呆症的人的想法的借口。 正如我之前所说的-解释，提醒，逻辑，技巧等仅适用于健康的人。 痴呆不仅剥夺了人的记忆和理性思考的能力，还剥夺了他本人的精神。
因此，我会简单地说-照顾好您所爱的人，因为您永远不知道何时会失去他们。
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