本文選題：漢字書寫量表　切入點：遺忘型輕度認知障礙　出處：《杭州電子科技大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：阿爾茨海默病(Alzheimer's disease,AD)是最主要的老年期癡呆類型,一旦發(fā)生便不可逆轉(zhuǎn)。AD慢性損害大腦高級皮層功能,包括記憶力、視空間能力、認知能力、情緒情感和語言能力。如何通過客觀有效的方法來識別早期AD患者是醫(yī)學(xué)界面臨的難題之一,神經(jīng)心理學(xué)檢查是目前臨床上常用的評估方法。遺忘型輕度認知障礙(amnestic Mild Cognitive Impairment,a-MCI)作為AD的亞臨床(前期)狀態(tài),近年來受到極大關(guān)注。因此,我們將研究重點轉(zhuǎn)移到a-MCI之上,而對于a-MCI的篩選和檢測手段,經(jīng)過臨床上長時間的研究證實,無論是在效率還是敏感性和特異性方面,神經(jīng)心理學(xué)量表都占有一席之地,對識別a-MCI患者及早期AD患者具有極其重要的意義。目前用于AD診斷的漢語神經(jīng)心理學(xué)量表十分缺乏,我們常用的量表都是從國外引進,例如,簡明心理狀況量表(mini-mental state examination,MMSE)和阿爾茨海默病評估量表(Alzheimer's Disease Assessment Scale,ADAS),其中涉及語言功能評定的條目,只適用于拼音語系患者,尤其是說英語國家的被試使用,而對說漢語寫漢字的中國人來說不太適合。因此,研究專門的漢語書寫量表,用于說漢語的AD患者的診斷是非常有價值的。本文利用目前北京大學(xué)第一醫(yī)院失語檢查的書寫部分作為漢字書寫量表(Chinese Character Writing Scale,CCWS),使用深度學(xué)習(xí)算法對其進行建模分類,并將結(jié)果與MMSE量表和ADAS量表結(jié)果作對比,研究該漢字書寫量表對區(qū)分a-MCI的可行性。針對這樣的需求,本實驗先利用t檢驗對各組間各量表總分進行檢驗,初步驗證在總分上是否可將該量表用于區(qū)分a-MCI。實驗得到CCWS量表總分在三組之間均有顯著性差異。MMSE量表總分僅在a-MCI組與AD組之間有顯著性差異。ADAS量表總分三組之間差異均極其顯著。實驗結(jié)果提示,就總分而言,CCWS可用于區(qū)分a-MCI。之后再利用深度學(xué)習(xí)算法基于CCWS各分測驗得分對NC組、a-MCI組以及AD組患者進行分類識別,并將結(jié)果與ADAS量表和MMSE量表結(jié)果相比較。所有實驗均在以下兩個組之間(NC組和a-MCI組、a-MCI組和AD組)展開。經(jīng)過實驗研究,與MMSE量表和ADAS量表分類精度相比,CCWS量表區(qū)分NC組和a-MCI組的分類準確率高于MMSE量表,與ADAS量表較為接近,且其最敏感的分測驗是聽寫-偏旁、聽寫-短句、看圖寫字、寫病情而其他分測驗相對保存。實驗表明使用CCWS量表各項分測驗得分訓(xùn)練得到的分類器可以從正常老年人中篩選出a-MCI患者,臨床上可以通過對這些患者進一步的檢查,以期達到AD早期診斷的目的。因此,可在臨床上使用CCWS量表作為a-MCI篩查和檢測的輔助工具,而實驗中得到的最敏感的測驗子項目可以為下一步創(chuàng)制出一套重點評估AD患者書寫能力的量表提供理論依據(jù)。
[Abstract]:Alzheimer's disease (AD) is the most common type of Alzheimer's disease. Once it occurs, AD is irreversible and chronic damage to the superior cortical function of the brain, including memory, visual and spatial abilities, and cognitive ability. Emotional emotion and language ability. How to identify early AD patients through objective and effective methods is one of the problems facing the medical profession. Neuropsychological examination is a commonly used clinical evaluation method at present. Amnestic Mild Cognitive Impairmenta-MCI, as the subclinical (preclinical) state of AD, has received great attention in recent years. For the screening and detection of a-MCI, it has been proved by clinical research for a long time that the neuropsychological scale has a place in the aspects of efficiency, sensitivity and specificity. It is of great significance to identify a-MCI patients and early AD patients. At present, the Chinese neuropsychological scale used for AD diagnosis is very scarce. Our commonly used scales are imported from abroad, for example, The mini-mental state examination scale (MMSE) and the Alzheimer's disease assessment scale (Alzheimer's disease), which involve language function assessment items, are only applicable to patients with phonetic families, especially in English-speaking countries. However, it is not suitable for Chinese who speak Chinese and write Chinese characters. Therefore, a special Chinese writing scale is studied. The diagnosis of AD patients who speak Chinese is very valuable. This paper uses the writing part of aphasia examination in the first Hospital of Peking University as the Chinese Character Writing scale CCWSUS, and uses the depth learning algorithm to model and classify it. Compared with the results of MMSE and ADAS, the feasibility of the Chinese character writing scale to distinguish a-MCI was studied. In order to meet this demand, the total scores of each group were tested by t test. The experiment shows that the total score of CCWS scale is significantly different among the three groups. The total score of MMSE scale is only significant difference between the a-MCI group and AD group. The total score of ADAS scale is between the three groups. The differences are extremely significant. The experimental results suggest that, As far as the total score is concerned, CCWS can be used to distinguish a-MCIs. Then, based on the scores of each subtest of CCWS, the patients in NC group and AD group are classified and identified by using depth learning algorithm. The results were compared with those of ADAS and MMSE. All the experiments were carried out between NC group and a-MCI group, a-MCI group and AD group. Compared with the classification accuracy of MMSE and ADAS, the accuracy of classification of NC and a-MCI was higher than that of MMSE, and the most sensitive subtest was dictation, dictation and short sentences. The experiment shows that the classifier trained by each subtest of the CCWS scale can screen a-MCI patients from the normal elderly, and can be further examined clinically by these patients. In order to achieve the purpose of early diagnosis of AD, CCWS scale can be used as a supplementary tool for screening and detection of a-MCI in clinic. The most sensitive test subitems obtained in the experiment can provide theoretical basis for the next step to develop a set of scales that focus on the evaluation of AD patients' writing ability.
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R749.1

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本文編號：1614297