帕金森症 (Parkinson’s Disease) 影响着世界数百万人。这是一种进行性疾病，会影响大脑并影响一个人控制其运动的能力。对于帕金森患者来说，许多日常活动变成了一场斗争，包括走路、照顾自己和交流，面部表情也会受到影响。事实上，面具般的面部表情是帕金森病的早期症状之一。那么面部表情的这些变化与帕金森的严重程度之间有什么关系呢？
面部表情在情绪中的作用
面部表情在交流和社交互动中相当重要。我们不仅用它们来表达我们的感受，它们还起到阅读和分享情感的作用，因为我们有模仿他人表情的微妙反馈机制，这有助于我们相互理解。 因此，面部表情受损的人可能会被误解或无法与他人分享他们的经历。
帕金森症如何影响面部表情
帕金森 (PD) 的一个重要症状是运动能力受损，这也会影响面部肌肉和表情。研究表明，帕金森患者的面部运动速度较慢且不太明显。此外，与更积极的情绪相比，他们的面部肌肉对消极情绪（如愤怒或悲伤）的反应可能更强烈。
发声测试中的面部表情分析
在本篇文章中，我们将解读西南医科大学进行的一项实验，西南医科大学的研究团队想要探究我们如何才能更好地理解面部表情的变化与帕金森病严重程度之间的联系。他们在发声测试中研究了两组参与者，该测试涉及发出不同的元音和辅音，包括单音节、双音节和多音节测试。
将帕金森患者与健康对照组进行比较
为了研究疾病严重程度与面部表情之间的联系，研究小组比较了患者组和健康对照组在发声测试中的表现。
为了更全面地组成音节，我们选择了/a/、/o/、/e/来组成单音节、双音节和多音节的单词。 因此，本研究中的发声测试样本包含单音节样本12个，双音节样本8个，多音节样本6个，共计26个测试样本。
他们的研究包括 16 名帕金森病患者（平均年龄 71.38 岁）和 16 名年龄和性别平衡的参与者（平均年龄 66.69 岁）作为健康对照组。对于患者组，研究人员记录了疾病持续时间和抗帕金森药物的剂量，如表1所示。
一台显示包含 26 个测试样本的幻灯片的笔记本电脑被放置在每个被试面前。同时，笔记本电脑内置的前置摄像头记录了整个测试过程。让被试朗读幻灯片上的内容，在放松的状态下保持正常的语调和音量，目的是消除患者的紧张情绪。在发声测试中使用诺达思的面部表情分析系统(FaceReader)区分肌肉群运动的姿态。使用面部表情分析系统对26 个录制的视频片段进行分析，对以下情绪的面部表情进行编码：中性、快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、效价和唤醒度。此外，他们还使用 Hoehn-Yahr 量表 (H&Y) 和统一帕金森病评定量表 (UPDRS III) 对神经学评估中的疾病严重程度进行了测量。
帕金森病、面部变化和疾病的严重程度
与早期研究一致，该团队发现帕金森患者表现出中性情绪、快乐、惊讶、效价和唤醒的表达减少。患者组也表现出更多的悲伤、愤怒、恐惧和厌恶的面部表情。
在单音节测试中，男性帕金森患者的中性情绪、快乐、惊讶、效价和觉醒的面部表情评分显着低于健康男性受试者（P<0.0001；图 2）。相比之下，帕金森患者的悲伤、愤怒、恐惧和厌恶的表达明显高于健康对照组的男性被试者（P<0.0001）。 同样，女性患者在中性情绪、快乐、惊讶、效价和唤醒的面部表情方面的得分明显低于健康女性受试者的相应得分。此外，帕金森女性患者的悲伤、愤怒、恐惧和厌恶的表达得分显着高于健康对照组。
在双音节测试中，多个面部表情的分数在组间存在差异（图 3）。 具体而言，无论性别如何，帕金森患者在中性情绪、快乐、惊讶和觉醒方面的得分较低，而消极表达（悲伤、愤怒、恐惧和厌恶）的得分高于健康对照组。此外，效价得分对健康男性为正，对健康女性为负。该分数在两组之间也存在显着差异 (P < 0.0001)。
在多音节测试中，我们获得了与单音节和双音节测试相似的所有面部表情结果（图 4）。 此外，与帕金森组相比，健康对照组组在中性情绪、快乐、惊讶、效价和唤醒方面的得分显着更高，而在消极情绪（悲伤、愤怒、恐惧和厌恶）方面的得分显着降低（P<0.0001）。
面部表情与疾病严重程度之间存在显着相关性（P<0.05；表 y="" updrs="" iii="" r="">0，P < 0.05）。相反，悲伤、害怕、厌恶和觉醒的面部表情与帕金森的严重程度评分呈负相关（R<0，P <0.05）。这些结果表明，帕金森患者在疾病的中晚期可能会表现出呆滞的表情。
帕金森研究
当我们更多地了解特定症状如何随着疾病的严重程度而进展时，我们就会更好地了解如何帮助患有帕金森病的人。这就是帕金森研究如此重要的原因。由于帕金森症无法治愈，我们需要不断开发和完善最佳的治疗方案。
参考文献
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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