Analýza promluv pacientů se schizofrenií

Abstract

Schizofrenie je psychotická porucha, mezi jejíž hlavní symptomy patří poruchy řeči. Touto nemocí trpí zhruba 1 % populace. K úspěšné léčbě schizofrenie výrazně pomáhá správná a včasná diagnostika. Cílem této práce je navrhnout a otestovat potenciální jazykové biomarkery, které by mohly napomoci k diagnostice schizofrenie. Pro tuto práci byly použity záznamy řeči šesti pacientů se schizofrenií a k nim věkově odpovídajících kontrolních subjektů. Jejich řečové záznamy byly pořízeny ve čtyřech různých typech úloh zaměřených na spontánní promluvu a čtení. Na základě charakteristických projevů schizofrenie v řeči byly provedeny analýzy zaměřené na lexikální sémantiku, zpracování přirozeného jazyka, latentní sémantickou analýzu a prozódické parametry. Statisticky signifikantní výsledky byly vyhodnoceny pro zkoumané parametry valence a arousal emoční analýzy a analýzy sentimentu. V rámci kvantitativní lingvistiky byly potvrzeny odlišnosti v relativní četnosti spojek a frekventovanosti použitých slov. V prozódických parametrech byly signifikantní rozdíly nalezeny v tempu řeči a v průměrné délce pauz. Z výsledných hodnot také vyplývá, že úlohy založené na spontánní promluvě, při kterých je pravděpodobná vyšší kognitivní aktivita, jsou pro diagnostiku schizofrenie vhodnější než úloha založená na prostém čtení. Bylo potvrzeno, že sémantické parametry mohou v budoucnu napomoci k diagnostice schizofrenie z řeči.Schizophrenia is a psychotic disorder whose main symptoms include speech disorders. With approximately 1% prevalence in the world population. Successful treatment of schizophrenia is greatly aided by correct and early diagnosis. The aim of this work is to propose and test potential language biomarkers that could aid in the diagnosis of schizophrenia. Speech recordings of six schizophrenia patients and age-matched healthy controls were used in this work. Their speech was recorded during four different types of tasks focusing on spontaneous speech and reading. Analyses were performed based on the characteristic speech manifestations of schizophrenia using lexical semantics, natural language processing, latent semantic analysis and prosodic parameters. Statistically significant results were evaluated for the investigated valence parameters and arousal emotional analysis and sentiment analysis. Differences in the relative frequency of conjunctions and the frequency of words used were confirmed within the quantitative linguistics framework. In prosodic parameters, significant differences were found in speech rate and in the average length of pauses. The results also suggest that tasks based on spontaneous speech, which are likely to involve higher cognitive activity, are more appropriate for the diagnosis of schizophrenia than tasks based on simple reading. It was confirmed that semantic parameters may be helpful in the future diagnosis of schizophrenia from speech.