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Theses Year : 2021

Automated objective speech markers for differential diagnosis between parkinson's disease and atypical parkinsonian disorders

Marqueurs vocaux objectifs automatisés pour le diagnostic différentiel entre la maladie de Parkinson et les troubles parkinsoniens atypiques

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Abstract

Speech disorder is an early and prominent manifestation of neurological disorders. Therefore, the breakdown of speech disorders and detecting underlying pathophysiology have invaluable importance to clinical practice. Speech disorder is commonly attributed to aging onset, however, the pattern is mostly distinct for neurogenic voice. Parkinsonism is one of the neurological disorder that refers to idiopathic Parkinson’s Disease (PD) and Atypical Parkinsonian Syndromes (APS), such as Progressive Supranuclear Palsy (PSP) and Multiple System Atrophy (MSA). Differential diagnosis of latter disease groups is remains an challenging task due to similar symptoms at the early stages, while early diagnostic certainty is essential for the patient because of the diverging prognosis. Indeed, despite recent efforts, no validated objective speech marker is currently available to guide the clinician for the differential diagnosis. This thesis thus aims to design and define the speech markers that would provide deep insight into speech disorders caused by neurological diseases, and followed by differential diagnosis.Analysis of speech disorder demands at least a speech database by which pattern of speech abnormalities can be assessed. Speech database consisting PD and MSA-P neurological diseases is not available in French language. Thus development of a speech database (Voice4PD-MSA) from PD and MSA-P groups was one of the target of this thesis. While developing Voice4PD-MSA database, we explored CzechData database comprises of speech samples in Czech language for differential diagnosis.The automatic algorithm always in demand to quantify perceptual and visual observation to capture particular speech disorders. Clinically interpretable speech components are considered to capture speech abnormalities in respiration, vowel production, articulator movements, and prosody by objective methods from sustained vowel, word-initial consonants, diadochokinetic (DDK) tasks, and continuous speech. Imprecise vowel comprises deficits in vocal folds opening and closing, involuntary movements of articulator, hypernasality, tremor, and changes in vowel space area are observed to be important for differential diagnosis of MSA-P and PD patients. In imprecise obstruents, devoicing in voiced obstruents and burst in fricatives (anti-spirantization) are identified as distinctive speech markers for MSA-P. In addition, speech indexes related to the subsystem of speech production and dysarthria yield encouraging differentiation and disease specificity in disease groups. Given small amount of data, two-dimensional speech features are designed such that one of the disease group predominates in one speech dimension and consequently discriminate disease groups with good classification score.Early differential diagnosis was another critical objective of the current investigation. The present study observed some encouraging indications about early differential diagnosis exploring the trend of speech markers w.r.t. clinical signs. Thus we aspire that the presented methodology in this thesis would serve as a potential diagnosis tool in clinical practice and further inspire to develop automatic methods to investigate speech disorders in parkinsonism.
Les troubles de la parole sont une manifestation précoce et importante des troubles neurologiques. Par conséquent, la décomposition des troubles de la parole et la détection de la pathophysiologie sous-jacente ont une importance inestimable pour la pratique clinique. Les troubles de la parole sont généralement attribués au vieillissement, mais le modèle est surtout distinct pour la voix neurogène. Le parkinsonisme est l'un des troubles neurologiques qui fait référence à la maladie de Parkinson idiopathique (MPI) et aux syndromes parkinsoniens atypiques (APS), tels que la paralysie supranucléaire progressive (PSP) et l'atrophie multisystémique (AMS). Le diagnostic différentiel de ces derniers groupes de maladies reste une tâche difficile en raison de la similitude des symptômes aux premiers stades, alors que la certitude diagnostique précoce est essentielle pour le patient en raison des divergences de pronostic. En effet, malgré des efforts récents, aucun marqueur objectif validé de la parole n'est actuellement disponible pour guider le clinicien dans son diagnostic différentiel. Cette thèse a donc pour but de concevoir et de définir les marqueurs de la parole qui permettraient de mieux comprendre les troubles de la parole causés par des maladies neurologiques, puis de poser un diagnostic différentiel. L'analyse des troubles de la parole nécessite au moins une base de données vocales permettant d'évaluer le modèle des anomalies de la parole. La base de données vocales des maladies neurologiques PD et MSA-P n'est pas disponible en langue française. Ainsi, le développement d'une base de données vocales (Voice4PD-MSA) pour les groupes PD et AMS-P était l'un des objectifs de cette thèse. Tout en développant la base de données Voice4PD-MSA, nous avons exploré la base de données CzechData qui comprend des échantillons de parole en langue tchèque pour le diagnostic différentiel.L'algorithme automatique est toujours demandé pour quantifier l'observation perceptive et visuelle afin de capturer des troubles particuliers de la parole. Les composantes de la parole cliniquement interprétables sont considérées comme des anomalies de la respiration, de la production de voyelles, des mouvements de l'articulateur et de la prosodie par des méthodes objectives à partir de voyelles soutenues, de consonnes initiales de mots, de tâches diadochocinétiques (DDK) et de la parole continue. Les voyelles imprécises comprennent les déficits d'ouverture et de fermeture des plis vocaux, les mouvements involontaires de l'articulateur, l'hypernasalité, les tremblements et les modifications de la zone de l'espace vocal sont observés comme étant importants pour le diagnostic différentiel des patients atteints de AMS-P et de MPI. Dans les obstructions imprécises, le dévoicing dans les obstructions voisées et l'éclatement dans les fricatives (anti-spirantisation) sont identifiés comme des marqueurs vocaux distinctifs pour le AMS-P. En outre, les indices vocaux liés au sous-système de production de la parole et à la dysarthrie permettent une différenciation encourageante et une spécificité de la maladie dans les groupes de maladies. Compte tenu de la faible quantité de données, les caractéristiques vocales bidimensionnelles sont conçues de manière à ce que l'un des groupes de maladies prédomine dans l'une des dimensions vocales, ce qui permet de distinguer les groupes de maladies avec un bon score de classification. Le diagnostic différentiel précoce était un autre objectif essentiel de la présente étude. La présente étude a observé des indications encourageantes sur le diagnostic différentiel précoce en explorant la tendance des marqueurs de la parole par rapport aux signes cliniques. Nous espérons donc que la méthodologie présentée dans cette thèse servira d'outil de diagnostic potentiel dans la pratique clinique et inspirera le développement de méthodes automatiques pour étudier les troubles de la parole dans le parkinsonisme.
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tel-03436409 , version 1 (19-11-2021)

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  • HAL Id : tel-03436409 , version 1

Cite

Biswajit Das. Automated objective speech markers for differential diagnosis between parkinson's disease and atypical parkinsonian disorders. Modeling and Simulation. Université de Bordeaux, 2021. English. ⟨NNT : 2021BORD0225⟩. ⟨tel-03436409⟩
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