帕金森癥 (Parkinson’s Disease) 影響著世界數百萬人。這是一種進行性疾病，會影響大腦并影響一個人控制其運動的能力。對于帕金森患者來說，許多日常活動變成了一場斗爭，包括走路、照顧自己和交流，面部表情也會受到影響。事實上，面具般的面部表情是帕金森病的早期癥狀之一。那么面部表情的這些變化與帕金森的嚴重程度之間有什么關系呢？
面部表情在情緒中的作用
面部表情在交流和社交互動中相當重要。我們不僅用它們來表達我們的感受，它們還起到閱讀和分享情感的作用，因為我們有模仿他人表情的微妙反饋機制，這有助于我們相互理解。 因此，面部表情受損的人可能會被誤解或無法與他人分享他們的經歷。
帕金森癥如何影響面部表情
帕金森 (PD) 的一個重要癥狀是運動能力受損，這也會影響面部肌肉和表情。研究表明，帕金森患者的面部運動速度較慢且不太明顯。此外，與更積極的情緒相比，他們的面部肌肉對消極情緒（如憤怒或悲傷）的反應可能更強烈。
發聲測試中的面部表情分析
在本篇文章中，我們將解讀西南醫科大學進行的一項實驗，西南醫科大學的研究團隊想要探究我們如何才能更好地理解面部表情的變化與帕金森病嚴重程度之間的聯系。他們在發聲測試中研究了兩組參與者，該測試涉及發出不同的元音和輔音，包括單音節、雙音節和多音節測試。
將帕金森患者與健康對照組進行比較
為了研究疾病嚴重程度與面部表情之間的聯系，研究小組比較了患者組和健康對照組在發聲測試中的表現。
為了更全面地組成音節，我們選擇了/a/、/o/、/e/來組成單音節、雙音節和多音節的單詞。 因此，本研究中的發聲測試樣本包含單音節樣本12個，雙音節樣本8個，多音節樣本6個，共計26個測試樣本。
他們的研究包括 16 名帕金森病患者（平均年齡 71.38 歲）和 16 名年齡和性別平衡的參與者（平均年齡 66.69 歲）作為健康對照組。對于患者組，研究人員記錄了疾病持續時間和抗帕金森藥物的劑量，如表1所示。
一臺顯示包含 26 個測試樣本的幻燈片的筆記本電腦被放置在每個被試面前。同時，筆記本電腦內置的前置攝像頭記錄了整個測試過程。讓被試朗讀幻燈片上的內容，在放松的狀態下保持正常的語調和音量，目的是消除患者的緊張情緒。在發聲測試中使用諾達思的面部表情分析系統(FaceReader)區分肌肉群運動的姿態。使用面部表情分析系統對26 個錄制的視頻片段進行分析，對以下情緒的面部表情進行編碼：中性、快樂、悲傷、憤怒、驚訝、恐懼、厭惡、效價和喚醒度。此外，他們還使用 Hoehn-Yahr 量表 (H&Y) 和統一帕金森病評定量表 (UPDRS III) 對神經學評估中的疾病嚴重程度進行了測量。
帕金森病、面部變化和疾病的嚴重程度
與早期研究一致，該團隊發現帕金森患者表現出中性情緒、快樂、驚訝、效價和喚醒的表達減少。患者組也表現出更多的悲傷、憤怒、恐懼和厭惡的面部表情。
在單音節測試中，男性帕金森患者的中性情緒、快樂、驚訝、效價和覺醒的面部表情評分顯著低于健康男性受試者（P<0.0001；圖 2）。相比之下，帕金森患者的悲傷、憤怒、恐懼和厭惡的表達明顯高于健康對照組的男性被試者（P<0.0001）。 同樣，女性患者在中性情緒、快樂、驚訝、效價和喚醒的面部表情方面的得分明顯低于健康女性受試者的相應得分。此外，帕金森女性患者的悲傷、憤怒、恐懼和厭惡的表達得分顯著高于健康對照組。
在雙音節測試中，多個面部表情的分數在組間存在差異（圖 3）。 具體而言，無論性別如何，帕金森患者在中性情緒、快樂、驚訝和覺醒方面的得分較低，而消極表達（悲傷、憤怒、恐懼和厭惡）的得分高于健康對照組。此外，效價得分對健康男性為正，對健康女性為負。該分數在兩組之間也存在顯著差異 (P < 0.0001)。
在多音節測試中，我們獲得了與單音節和雙音節測試相似的所有面部表情結果（圖 4）。 此外，與帕金森組相比，健康對照組組在中性情緒、快樂、驚訝、效價和喚醒方面的得分顯著更高，而在消極情緒（悲傷、憤怒、恐懼和厭惡）方面的得分顯著降低（P<0.0001）。
面部表情與疾病嚴重程度之間存在顯著相關性（P<0.05；表 y="" updrs="" iii="" r="">0，P < 0.05）。相反，悲傷、害怕、厭惡和覺醒的面部表情與帕金森的嚴重程度評分呈負相關（R<0，P <0.05）。這些結果表明，帕金森患者在疾病的中晚期可能會表現出呆滯的表情。
帕金森研究
當我們更多地了解特定癥狀如何隨著疾病的嚴重程度而進展時，我們就會更好地了解如何幫助患有帕金森病的人。這就是帕金森研究如此重要的原因。由于帕金森癥無法治愈，我們需要不斷開發和完善最佳的治療方案。
參考文獻
Yang, L.; Chen, X.; Guo, Q.; Zhang, J.; Luo, M.; Chen, Y.; Zou, X.; Xu, F. (2022). Changes in facial expressions in patients with Parkinson’s disease. Computer Speech & Language, 72(3).
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