Dokument: Computergestützte Sprachanalyse als Indikator exekutiver Funktionen
| Titel: | Computergestützte Sprachanalyse als Indikator exekutiver Funktionen | |||||||
| Weiterer Titel: | Computer Assisted Speech Analysis in Testing Executive Functions | |||||||
| URL für Lesezeichen: | https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=59663 | |||||||
| URN (NBN): | urn:nbn:de:hbz:061-20220523-110526-0 | |||||||
| Kollektion: | Dissertationen | |||||||
| Sprache: | Deutsch | |||||||
| Dokumententyp: | Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation | |||||||
| Medientyp: | Text | |||||||
| Autor: | M.Sc. Amunts, Julia [Autor] | |||||||
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| Beitragende: | Prof. Dr. med. Eickhoff, Simon B. [Betreuer/Doktorvater] PD Dr. Biermann-Ruben, Katja [Betreuer/Doktorvater] | |||||||
| Stichwörter: | Exekutivfunktionen, Sprache, Wortflüssigkeit, Machine Learning | |||||||
| Dewey Dezimal-Klassifikation: | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 610 Medizin und Gesundheit | |||||||
| Beschreibungen: | Sprachproduktion ist ein komplexes Konstrukt und beinhaltet zahlreiche kognitive Prozesse. Exekutivfunktionen (EFs) umfassen kognitive Prozesse, die zielgerichtetes Verhalten und die Produktion von Sprache ermöglichen. Beim Wortabruf spielen verschiedene EF eine Rolle, die z.B. für die Wortauswahl, das Erinnern von bereits produzierten Wörtern oder die Inhibition von falsch aktivierten Wörtern zuständig sind. Die Wortflüssigkeits- (VF) Aufgabe ist ein Diagnostikinstrument, das in vielen neuropsychologischen Testbatterien enthalten ist und als Test für EF dient. Dennoch ist die genaue Art der Involvierung der einzelnen EF in der VF Aufgabe bisher nicht vollständig geklärt. Gründe hierfür sind vor allem kleine Stichproben und eine geringe Anzahl an EF-Tests, die dazu führen, dass Studienergebnisse nur schwer generalisiert werden können.
Das Hauptziel der Studie war es, die konkrete Beteiligung der einzelnen EF in der VF zu untersuchen. Als erstes wurden gemeinsame Strukturen der EF-Tests und der VF untersucht (Studie 1). Im nächsten Schritt wurden, unter Berücksichtigung individueller Unterschiede, die konkreten Zusammenhänge der EF und der VF untersucht (Studie 2). Zuletzt wurde das prädiktive Potential der VF Aufgabe untersucht, um zu prüfen, ob die VF zukünftig als mögliches diagnostisches Screening für EF eingesetzt werden könnte (Studie 3). In allen Studien wurden Methoden des Maschinellen Lernens angewendet, um eine Generalisierung der Ergebnisse zu ermöglichen. Studie 1 zeigte eine Aufteilung der EF in zwei Faktoren auf, die einfache und komplexere EF-Tests beinhalteten. Der einfachere Faktor beinhaltete VF Aufgaben und EF-Tests, die den Bereichen der kognitiven Flexibilität, Aufmerksamkeit und Inhibition zuzuordnen sind. Der zweite Faktor beschrieb EF-Tests des abstrakten sowie des logischen Denkens. Diese Ergebnisse zeigen die Einbeziehung von einfacheren EF während der VF. Studie 2 unterstützte diese Befunde und identifizierte allgemeine Reaktionsgeschwindigkeiten als zentralen Aspekt der VF. Schließlich wurde die Beziehung von EF und VF vice versa untersucht (Studie 3) und einzelne EF-Test-Score mittels umfangreicher VF Informationen vorhergesagt. Während in Studie 2 nicht alle Bereiche der EF den VF-Leistungen zugeordnet werden konnte, konnte Studie 3 alle Unterbereiche der EF vorhersagen. Insgesamt erbrachten diese drei Studien neue Erkenntnisse über die Involvierung der EF in der VF-Aufgabe und untersuchten darüber hinaus das Potential dieser Sprachproduktionsaufgabe, differenzierte Einblicke in EF zu erhalten. Diese Ergebnisse stellen eine Grundlage zur Entwicklung sprachbasierter Screenings im klinischen Kontext dar.The conceptualization and production of speech are complex processes that require multiple cognitive processes. Executive functions (EFs) encompass a set of cognitive processes allowing for goal-directed behaviour and facilitating speech production. Different subdomains of EFs are well known to play a crucial role in word retrieval e.g., for the selection of correct words, remembering already produced words or for the suppression of incorrectly activated words. An instrument to test EFs, is the verbal fluency (VF) task, a well-established speech test that is part of numerous diagnostic batteries and known to reflect EF performance. However, the concrete involvement of the different subdomains of EFs and VF performance remains controversial. Reasons for this are small sample sizes and a limited number of EF tests resulting in a lack of generalizability of the study results. The main goal of this thesis was to investigate the involvement of EFs in VF performance. In a first step, the common structure of different EF tests (including the VF task) was investigated (study 1). In a second step, the concrete relationship of EFs and VF performance was investigated taking into account individual differences (study 2). In a last step, the predictive power of the VF task was studied to elaborate the potential of the VF task serving as a diagnostic screening for testing EFs (study 3). To examine the generalizability of results, machine learning methods were applied. Results of study 1 revealed two factors differentiating between more simple and complex EF tests. Here, the simple factor included all VF tasks as well as tests tapping into cognitive flexibility, attention, and inhibition. The second factor contained tests referring to abstract thinking and reasoning. These study results highlighted the involvement of more simple aspects of EFs and VF performance. Results of study 2 supported findings of study 1 i.e., the close relationship of more simple EF domains including general processing speed and reaction times and VF. In a last step, study 3 investigated the relationship of the VF task and EF tests vice versa and applied a comprehensive set of VF information to predict EF test performance. While study 2 could not reveal relationships of all EF domains and VF performance, study 3 predicted EF test performance tapping into all subdomains of EFs. In sum, the present three studies provided deeper insights into the involvement of EFs in the VF task and further elucidate the potential of a speech production task to gain deeper insights into EF performance. These results provide a basis for the development of language-based screening in a clinical context. | |||||||
| Lizenz: |  Urheberrechtsschutz | |||||||
| Fachbereich / Einrichtung: | Medizinische Fakultät | |||||||
| Dokument erstellt am: | 23.05.2022 | |||||||
| Dateien geändert am: | 23.05.2022 | |||||||
| Promotionsantrag am: | 29.10.2021 | |||||||
| Datum der Promotion: | 16.05.2022 |
