Supporto alla pratica clinica in pazienti affetti da malattia di Parkinson tramite analisi della voce: confronto tra tecniche di registrazione per l'identificazione di un protocollo efficace per monitoraggio da remoto. = Clinical practice support to patients affected by Parkinson's disease through voice analysis: comparison between recording techniques to identify an effective protocol for remote monitoring.

La malattia di Parkinson (PD) è una condizione cronica e progressiva causata dal graduale deterioramento neuronale nella substantia nigra, implicata nella produzione di neurotrasmettitori dopaminergici, che svolgono un ruolo cruciale nel controllo motorio; la produzione vocale, implicando una coordinazione complessa e precisa del sistema respiratorio, della laringe e degli articolatori sopraglottali, risulta essere un candidato eccellente per fornire informazioni sullo stato di salute del paziente. Le alterazioni della voce e del linguaggio si verificano in circa il 75-90% della popolazione Parkinson e più in dettaglio si parla di disartria, disturbo neuromotorio che coinvolge la componente motoria del processo di produzione del linguaggio, e disfonia, definita come l’incapacità di produrre una normale fonazione dovuta al funzionamento alterato del sistema fonatorio. Le analisi acustiche consentono la quantificazione oggettiva di questi cambiamenti caratteristici nella voce. Questo, insieme al fatto che la registrazione e l’elaborazione del linguaggio umano è un’area con un vasto background di conoscenza, fornisce ai medici una metodologia non invasiva e affidabile per la valutazione dello stato di salute e monitoraggio della malattia. A questo proposito, la valutazione vocale tramite smartphone possiede intriganti potenziali in quanto poco costosa, non invasiva, scalabile per una vasta popolazione, semplice da gestire e può essere eseguita a distanza dal domicilio del paziente. In aggiunta, le registrazioni possono essere inviate ad un server per l’elaborazione presso un centro specializzato o possono essere elaborate direttamente su smartphone mediante analisi acustiche del parlato completamente automatizzate. Lo scopo che si pone questo lavoro di tesi risulta essere proprio la validazione delle registrazioni vocali acquisite con smartphone, e dunque il confronto delle caratteristiche acustiche maggiormente rappresentative della malattia e invarianti rispetto alla modalità di registrazione. Con questo fine, sono stati utilizzati 2 dataset: (a) il primo composto da 35 controlli, senza alcun sintomo associato al Parkinson, e 64 pazienti Parkinsoniani; (b) il secondo da 15 pazienti Parkinsoniani i cui dati sono stati raccolti presso l’Associazione Amici Parkinsoniani Piemonte (AAPP). In entrambi i dataset i segnali vocali sono stati registrati contemporaneamente sia con apparecchiatura professionale che con un comune smartphone. Ai fini di questa tesi, sono state analizzate solo le registrazioni provenienti dalla fonazione prolungata della vocale /a. Il primo dei due dataset è stato utilizzato per la creazione di un algoritmo di detezione del Parkinson ottimale, il secondo per effettuare analisi statistiche e validare i risultati precedentemente ottenuti. I risultati complessivi di questa tesi permettono dunque di capire quali parametri possano essere estratti dal segnale vocale per la detezione e monitoraggio della malattia che siano invarianti rispetto alle tecniche di registrazione.