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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-12282023-134517


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
PERIN, ALICE
URN
etd-12282023-134517
Titolo
ANALISI AUTOMATICA DEL PARLATO PER IL RILEVAMENTO DEL DECLINO COGNITIVO "Verba Manent": un possibile strumento di screening
Dipartimento
FILOLOGIA, LETTERATURA E LINGUISTICA
Corso di studi
INFORMATICA UMANISTICA
Relatori
relatore Marzi, Claudia
relatore Pirrelli, Vito
relatore Gagliardi, Gloria
Parole chiave
  • declino cognitivo lieve
  • mild cognitive impairment
  • analisi automatica del parlato
  • automatic speech analysis
  • digital language biomarker
  • screening
  • telemedicina
  • demenza
  • dementia
Data inizio appello
09/02/2024
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
09/02/2027
Riassunto
La tesi affronta la tematica del declino cognitivo, esaminando sia le diverse tipologie di demenza conclamata, sia la sua fase prodromica, ovvero il Mild Cognitive Impairment (MCI).
Viene posta l'enfasi sull’individuazione tempestiva di entrambe le fasi, mediante i "digital language biomarker": caratteristiche della produzione linguistica rilevabili attraverso dispositivi digitali.
Si propone come possibile strumento di (pre-)screening lo sviluppo di un software, denominato “Verba Manent", per il rilevamento delle caratteristiche linguistiche in fase di MCI. Le conclusioni indicano che le caratteristiche acustiche della voce sono le più significative per il rilevamento della malattia, pur evidenziando la complessità di una diagnosi in fase pre-sintomatica.
L’analisi critica sottolinea l’importanza del rilevamento prodromico, a supporto di interventi farmacologici che possono modificare il decorso della malattia.

The thesis addresses the topic of cognitive decline, examining both various types of full-blown, confirmed dementia and its prodromal phase, known as Mild Cognitive Impairment (MCI). Emphasis is placed on the timely identification of both stages, through "digital language biomarkers": features of linguistic production detectable through digital devices.
The development of a software, named "Verba Manent," is proposed as a possible (pre-)screening tool for detecting linguistic features in the MCI phase.
The findings indicate that the acoustic features of the voice are the most significant for disease detection, while also highlighting the complexity of diagnosis in the pre-symptomatic phase.
The critical analysis underscores the importance of prodromal detection, supporting pharmacological interventions that can alter the course of the disease.
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