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    一种通过乐器的音准和节奏判别鉴定阿尔兹海默症的方法

    阿尔兹海默症(Alzheimer.s disease, AD)是一种与年龄相关的慢性进行性中枢神经系统退行性疾病,在大于65岁老年人中AD患病率约为5%,之后每增龄5岁,AD发病风险就增加1倍,2015年全球痴呆病人约为4680万(Engla,2010)。2017年最新统计表明,我国在65岁及以上人群中,老年期痴呆患病率为5.56%。目前,该病上尚无法治愈,主要通过药物干预以缓解症状,延缓疾病进展。因此,对阿尔兹海默症进行早预测,早发现,早诊断和早干预,是解决这个医学和社会难题的重要手段。

    由于药物治疗存在一定的不良反应,近年来非药物治疗已越来越多地应用于AD病人的治疗。音乐的干预是非药物治疗中较为经济、有效、方便的一种方法,一系列神经心理学实验表明,乐曲(音乐对象)的关联知识,以及乐器(音乐来源)和音乐符号,这些方面可以评估大脑对音乐感知能力和神经心里功能。语义痴呆患者显示相对差的识别的音乐作品和音乐符号;相比之下,阿尔兹海默症患者能更好的识别作曲家、音乐时代和受损的音乐符号,但不能分辨正常的音乐情感识别和乐器的声音(Omar,Hailstone, Warren, Crutch, & Warren,2010),结果说明音乐元素可以有效区分不同的脑疾病,暗示不同的发病规律。

     

     

    从以上的研究表明,音乐的各种元素阿尔兹海默症的认知障碍息息相关。因此,如何从音乐元素入手,发觉音乐疗法奠定了理论基础,建立起中的连接,是揭开音乐与脑健康疾病的关键,也为音乐疗法奠定了理论基础。随着我国大数据和人工智能的发展,数据驱动的研究方法用于许多方向的研究中,从而形成不同领域的只能应用。因此,我们利用机器学习的方法,通过正常和阿尔兹海默症患者的队列对比研究,探索这两类人群在诸多音乐元素上的表现差异,例如,使用不同的乐器,对音准以及节奏的反应差异,建立一套对阿尔兹海默症预测和诊断的系统。

    经研发,目前已建立适合阿尔兹海默症评定的乐器演奏方案及判别标准,得到了乐器演奏判别阿尔兹海默症的模型并申请了发明专利。本项课题对非药物治疗判别阿尔兹海默症方面,特别是音乐疗法的促进起到重要的作用。

     

     

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