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Master Thesis

L'analyse automatisée de la parole et du langage peut-elle contribuer au diagnostic différentiel de dépression et d'apathie chez une population âgée présentant une déficience cognitive légère ?

Résumé : Le diagnostic différentiel entre apathie et dépression est compliqué par le chevauchement des symptômes et les évaluations chronophages et subjectives. Le signal vocal informe sur l’état interne du locuteur et se prélève facilement grâce aux nouvelles technologies ce qui en fait une mesure objective utilisable par les cliniciens, dont les orthophonistes, soucieux du dépistage, diagnostic ou monitoring des troubles du comportement et/ou de l’humeur de leurs patients. En utilisant la reconnaissance automatique de la parole nous avons cherché à identifier des marqueurs vocaux qui permettraient de différencier une population « avec apathie » d’une population « avec dépression » ou de différencier des sujets « avec apathie » ou « avec dépression » de sujets « témoins ».
Trois groupes de patients « apathiques », « dépressifs » et « témoins » (n = 24) présentant un trouble cognitif léger ont été enregistrés lors de deux tâches narratives déclenchées par stimulation émotionnelle. La prosodie émotionnelle et la sémantique sentimentale des signaux ont été automatiquement extraites et examinées entre les groupes.
Nos résultats confirment l’intérêt des tâches vocales déclenchées par stimulation émotionnelle pour la démarche diagnostique des troubles de l’humeur, plaident en faveur de la contribution de l’analyse automatisée de la parole et identifient plusieurs marqueurs vocaux potentiels: la périodicité et la qualité (deuxième formant) du signal sonore lors de la tâche à valence négative (diagnostic différentiel apathie-dépression) ; l’intensité et la qualité (deuxième et troisième formants) du signal sonore (diagnostic apathie) ; la périodicité et l’intensité du signal sonore (diagnostic dépression).
Document type :
Master Thesis
Complete list of metadatas

https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-02935946
Contributor : Bibliothèque Universitaire de Médecine Nice <>
Submitted on : Thursday, September 10, 2020 - 5:54:02 PM
Last modification on : Sunday, January 17, 2021 - 3:09:35 AM

File

2019NICEMO26.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : dumas-02935946, version 1

Citation

Aurore Rainouard. L'analyse automatisée de la parole et du langage peut-elle contribuer au diagnostic différentiel de dépression et d'apathie chez une population âgée présentant une déficience cognitive légère ?. Médecine humaine et pathologie. 2019. ⟨dumas-02935946⟩

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