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音頻科普：嬰兒哭聲里的疾病信號（上）
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音頻科普：嬰兒哭聲里的疾病信號（上）
各位朋友大家好，歡迎收聽《科學播報》，今天我們講一講嬰兒哭聲里的疾病信號。
過去的幾十年，研究者發(fā)現(xiàn)了嬰兒的啼哭聲與各種高危疾病之間潛在的關(guān)系。如果這些發(fā)現(xiàn)配合上高科技的儀器分析，最終能順利進入臨床，就可以使寶寶不再接受一些不舒服甚至高風險的檢查了。
1960 年，法國兒科醫(yī)生熱羅姆·勒熱納發(fā)現(xiàn)有些寶寶的哭聲聲調(diào)很高，幾乎像貓叫一樣，而這恰恰是一種類似唐氏綜合癥的遺傳缺陷。勒熱納恰當?shù)匕堰@種疾病命名 “貓叫綜合征”。這種尖叫其實是嬰兒喉部發(fā)育不良導致的?；純哼€會表現(xiàn)出多種癥狀，包括生長缺陷、肌營養(yǎng)不良、頭長臉圓等等。醫(yī)生常常要用基因檢測的方式才能確診疾病，但貓叫一樣的哭聲仍然是最清晰迅捷的指示信號。理想的狀況是出生時醫(yī)生就對嬰兒的哭聲做檢查，以篩查這種疾病。可是貓叫綜合征的發(fā)病率只有五萬分之一，很多醫(yī)生從醫(yī)多年也沒有接觸過一例，按中國每年1800萬的嬰兒來算的話，每年只有?300-400?名嬰兒患有貓叫綜合征。
如果說貓叫綜合征的寶寶哭聲又輕又尖，那么將來有患上自閉癥風險的寶寶的啼哭特征則是：音高，背景噪音也更強。要分辨這些細致的區(qū)別，就不能只靠耳朵聽了?？茖W家利用先進的技術(shù)手段將聲音分解處理，即使是最小的異常也能被發(fā)現(xiàn)。2013 年，布朗大學的工程師和醫(yī)生宣稱，他們開發(fā)出了一個頻率分析儀器，可以篩查嬰兒聲音中的 80 種聲學特性。據(jù)稱，每一個特性均隱含著與健康相關(guān)的信息。他們的分析分成了兩步。首先，該軟件將記錄到的哭聲剪成了 12.5 毫秒的小片段，然后利用這些片段，分析聲音的頻率、音量和聲帶震動的程度。第二步，研究人員根據(jù)自身經(jīng)驗，將記錄中的片段分類為“持續(xù)發(fā)聲”、“空白”和“不時中斷的尖叫”幾個類別。最后，軟件會分析錄音之中的各種特質(zhì)，比如哭聲之間的停頓、平均音高和一段時間里的音調(diào)變化。斯蒂芬·申科夫是羅德島婦幼醫(yī)院的兒科醫(yī)生，也是該軟件的開發(fā)者之一。他認為此項分析有利于自閉癥的早期診斷。
研究人員記錄下了?39 名六個月大嬰兒的哭聲，其中 21 名有自閉癥的風險，因為他們有一個年長的哥哥或姐姐也患有自閉癥。有自閉癥的家族史，是影響兒童自閉癥風險的重要因素。而其余 18 名寶寶則沒有自閉癥家族史。在用軟件對寶寶們的哭聲進行分析后，研究人員發(fā)現(xiàn)，自閉癥風險高的嬰兒，其哭聲的音高水平也更高。此外，他們的哭聲中，背景噪音也更強。最終，在這些孩子三歲時，有三名兒童被確診患有自閉癥。目前，自閉癥的確診年齡一般在 6 歲左右。如果能用軟件早期檢測出患兒，對他們的行為干預也將更有效。
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各位朋友大家好，歡迎收聽《科學播報》，今天我們講一講嬰兒哭聲里的疾病信號。
過去的幾十年，研究者發(fā)現(xiàn)了嬰兒的啼哭聲與各種高危疾病之間潛在的關(guān)系。如果這些發(fā)現(xiàn)配合上高科技的儀器分析，最終能順利進入臨床，就可以使寶寶不再接受一些不舒服甚至高風險的檢查了。
1960 年，法國兒科醫(yī)生熱羅姆·勒熱納發(fā)現(xiàn)有些寶寶的哭聲聲調(diào)很高，幾乎像貓叫一樣，而這恰恰是一種類似唐氏綜合癥的遺傳缺陷。勒熱納恰當?shù)匕堰@種疾病命名 “貓叫綜合征”。這種尖叫其實是嬰兒喉部發(fā)育不良導致的?；純哼€會表現(xiàn)出多種癥狀，包括生長缺陷、肌營養(yǎng)不良、頭長臉圓等等。醫(yī)生常常要用基因檢測的方式才能確診疾病，但貓叫一樣的哭聲仍然是最清晰迅捷的指示信號。理想的狀況是出生時醫(yī)生就對嬰兒的哭聲做檢查，以篩查這種疾病。可是貓叫綜合征的發(fā)病率只有五萬分之一，很多醫(yī)生從醫(yī)多年也沒有接觸過一例，按中國每年1800萬的嬰兒來算的話，每年只有?300-400?名嬰兒患有貓叫綜合征。
如果說貓叫綜合征的寶寶哭聲又輕又尖，那么將來有患上自閉癥風險的寶寶的啼哭特征則是：音高，背景噪音也更強。要分辨這些細致的區(qū)別，就不能只靠耳朵聽了?？茖W家利用先進的技術(shù)手段將聲音分解處理，即使是最小的異常也能被發(fā)現(xiàn)。2013 年，布朗大學的工程師和醫(yī)生宣稱，他們開發(fā)出了一個頻率分析儀器，可以篩查嬰兒聲音中的 80 種聲學特性。據(jù)稱，每一個特性均隱含著與健康相關(guān)的信息。他們的分析分成了兩步。首先，該軟件將記錄到的哭聲剪成了 12.5 毫秒的小片段，然后利用這些片段，分析聲音的頻率、音量和聲帶震動的程度。第二步，研究人員根據(jù)自身經(jīng)驗，將記錄中的片段分類為“持續(xù)發(fā)聲”、“空白”和“不時中斷的尖叫”幾個類別。最后，軟件會分析錄音之中的各種特質(zhì)，比如哭聲之間的停頓、平均音高和一段時間里的音調(diào)變化。斯蒂芬·申科夫是羅德島婦幼醫(yī)院的兒科醫(yī)生，也是該軟件的開發(fā)者之一。他認為此項分析有利于自閉癥的早期診斷。
研究人員記錄下了?39 名六個月大嬰兒的哭聲，其中 21 名有自閉癥的風險，因為他們有一個年長的哥哥或姐姐也患有自閉癥。有自閉癥的家族史，是影響兒童自閉癥風險的重要因素。而其余 18 名寶寶則沒有自閉癥家族史。在用軟件對寶寶們的哭聲進行分析后，研究人員發(fā)現(xiàn)，自閉癥風險高的嬰兒，其哭聲的音高水平也更高。此外，他們的哭聲中，背景噪音也更強。最終，在這些孩子三歲時，有三名兒童被確診患有自閉癥。目前，自閉癥的確診年齡一般在 6 歲左右。如果能用軟件早期檢測出患兒，對他們的行為干預也將更有效。
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