基于自发语音声学生物标志物的阿尔茨海默病检测

一项研究利用 Cookie Theft 图片描述任务采集的自发语音，提取韵律、频谱和时间域的低层声学特征，评估多种机器学习分类器区分阿尔茨海默病患者与健康对照的能力，表现最佳的模型实现了具有临床意义的分组区分。结果支持将无创、低成本的音频筛查工具用于痴呆风险检测，并推动多模态与纵向评估框架的后续研究。