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Comutti - Ein Forschungsprojekt, das sich der Suche nach intelligenten Wegen zur Nutzung von Technologie für eine bessere Zukunft für alle und überall widmet. (COMUTTI)

11. April 2024 aktualisiert von: IRCCS Eugenio Medea

Laut Weltgesundheitsorganisation hat weltweit eines von 160 Kindern ASS. Etwa 25 % bis 30 % der Kinder sind nicht in der Lage, sich verbal zu verständigen (nonverbale ASD) oder sind minimal verbal, d. h. sie verwenden weniger als 10 Wörter (mv-ASD). Die Fähigkeit zu kommunizieren ist eine entscheidende Lebenskompetenz, und Kommunikationsschwierigkeiten können eine Reihe negativer Folgen haben, wie z. B. eine schlechtere Lebensqualität und Verhaltensschwierigkeiten. Kommunikationsinterventionen zielen im Allgemeinen darauf ab, die Fähigkeit von Kindern zu verbessern, entweder durch Sprache oder durch Ergänzung der Sprache durch andere Mittel (z. B. Gebärdensprache, Bilder oder AAC - Advanced Augmented Communication Tools) zu kommunizieren. Personen mit nonverbaler ASD oder mv-ASD kommunizieren oft mit Menschen durch Vokalisationen, die in einigen Fällen eine selbstkonsistente phonetische Assoziation mit Konzepten haben (z. B. „ba“ bedeutet „Badezimmer“) oder lautmalerische Ausdrücke sind (z. B. „wuff "um sich auf einen Hund zu beziehen). In den meisten Fällen klingen Vokalisationen willkürlich; Selbst wenn sie in Ton, Tonhöhe und Dauer variieren, ist es extrem schwierig, die beabsichtigte Botschaft oder den emotionalen oder körperlichen Zustand der Person zu interpretieren, die sie übermitteln würden, wodurch eine Barriere zwischen den Personen mit ASD und dem Rest der Welt entsteht, die Stress und Stress verursachen Frustration. Nur Betreuer, die mit den Themen über längere Zeit vertraut sind, sind in der Lage, solche wortlosen Laute zu entschlüsseln und ihnen eindeutige Bedeutungen zuzuordnen.

Dieses Projekt zielt darauf ab, Algorithmen, Methoden und Technologien zu definieren, um die kommunikative Absicht von Stimmausdrücken zu identifizieren, die von Kindern mit mv-ASS erzeugt werden, und Werkzeuge zu entwickeln, die Menschen, die mit den Themen nicht vertraut sind, helfen, diese Personen während spontaner Gespräche zu verstehen.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

25

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienorte

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

2 Jahre bis 10 Jahre (Kind)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • mit einer klinischen Diagnose einer Autismus-Spektrum-Störung gemäß den DSM-5-Kriterien
  • Verwenden Sie weniger als 10 Wörter

Ausschlusskriterien:

  • Verwendung von stimulierenden oder nicht stimulierenden Medikamenten, die das zentrale Nervensystem beeinflussen
  • mit einer identifizierten genetischen Störung
  • Seh- oder Hörprobleme haben
  • an einer chronischen oder akuten medizinischen Erkrankung leiden

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Grundlegende Wissenschaft
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Experimentell: Erstellung von Audiosignal-Datensätzen und maschinelle Lernanalyse
Experimentell: Erstellung und Verarbeitung von Audiosignaldatensätzen; maschinelle Lernanalysen, empirische Auswertungen
Diagnosetest: Klinische Bewertung der Teilnehmer anhand des Autismus-Diagnose-Beobachtungsplans
Klinische Bewertung der Teilnehmer anhand des Autismus-Diagnose-Beobachtungsplans
Verhalten: Erstellung und Validierung von Audiosignaldatensätzen; maschinelle Lernanalysen, empirische Auswertungen
Das Projekt testet und passt die am MIT entwickelte Technologie zur Erfassung und Kennzeichnung von Vokalisationen an und trägt zur Datenerfassung unter italienischen Probanden (und deren Qualitätsvalidierung) bei, um einen multikulturellen Datensatz zu erstellen und interkulturelle Studien und Analysen zu ermöglichen. Als nächstes wird der Fokus auf die Analyse harmonischer Merkmale des Audios in den Vokalisierungen des Datensatzes gelegt, um wiederkehrende individuelle Merkmale und Muster zu identifizieren, die bestimmten Kommunikationszwecken oder emotionalen Zuständen entsprechen. Es werden überwachte und unüberwachte maschinelle Lernansätze entwickelt und verschiedene maschinelle Lernalgorithmen werden verglichen, um die genauesten für das Projektziel zu identifizieren. Zuletzt wird eine explorative Bewertung des maschinellen Lernmodells zum Verstehen von Vokalisationen durchgeführt, um die Benutzerfreundlichkeit und Nützlichkeit des Tools für die Interpretation von Vokalisationen zu testen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Frequenz von Audiosignal-Samples und ihre zugehörigen Labels
Zeitfenster: unmittelbar nach dem Eingriff

Häufigkeit (gemessen in Anzahl pro Stunde) von Audiosignalproben (Töne und Verbalisierungen), die von jedem Teilnehmer während der Krankenhausaufenthalte in verschiedenen Kontexten (z. B. während pädagogischer Interventionen und / oder in Momenten unstrukturierten Spiels) produziert und als Selbstgespräch bezeichnet werden , Freude, Dysregulation, Frustration, Bitte oder sozialer Austausch.

Ein kleiner, drahtloser Recorder (Sony TX800 Digital Voice Recorder TX-Serie) wird mit starken Magneten an der Kleidung des Teilnehmers befestigt. Als nächstes müssen die Erwachsenen (Betreuer und / oder Bediener) die vom Kind erzeugten Geräusche mit einer affektiven und / oder wahrscheinlichen Bedeutung der Vokalisierung – Etiketten – durch die Verwendung einer Web-App verknüpfen.
unmittelbar nach dem Eingriff
Teilnehmerspezifische harmonische Merkmale, die von den Audiosignal-Samples abgeleitet werden
Zeitfenster: unmittelbar nach dem Eingriff

Zeitliche und spektrale Audiomerkmale – d. h. tonhöhenbezogene Merkmale, Formantenmerkmale, energiebezogene Merkmale, Timingmerkmale, Artikulationsmerkmale – werden aus den Proben extrahiert und als nächstes für überwachte und nicht überwachte maschinelle Lernanalysen verwendet.

Die gesammelten Audiosignalabtastwerte werden in der Nähe der zeitlichen Orte von Labels segmentiert. Als nächstes wird es segmentiert und zeitlich benachbarten Bezeichnungen zugeordnet (affektive Zustände oder wahrscheinliche Bedeutung von Vokalisationen). Audioharmonische Merkmale (zeitliche/phonetische Eigenschaften) werden dann für jeden Teilnehmer unter Verwendung von überwachter/unüberwachter maschineller Lernanalyse von Audiosignalproben identifiziert. Durch diesen Prozess werden teilnehmerspezifische Muster identifiziert, die bestimmten Kommunikationszwecken oder emotionalen Zuständen entsprechen.
unmittelbar nach dem Eingriff
Genauigkeit der maschinellen Lernvorhersage
Zeitfenster: unmittelbar nach dem Eingriff

Die Klassifikationsgenauigkeit der maschinellen Lernanalyse, d. h. die Anzahl korrekter Vorhersagen geteilt durch die Gesamtzahl der Vorhersagen, die in einem zurückbehaltenen Testsatz aufgezeichneter Audiosignalproben getestet werden.

Diese Ergebnismessungen werden die Verwendbarkeit/Nützlichkeit des entwickelten Tools zur Vokalisierungsinterpretation basierend auf einer maschinellen Lernanalyse der aufgezeichneten Audiosignalproben abschätzen.
unmittelbar nach dem Eingriff

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

IRCCS Eugenio Medea

Mitarbeiter

Massachusetts Institute of Technology
Politecnico di Milano

Ermittler

  • Hauptermittler: Alessandro Crippa, Ph.D., IRCCS Eugenio Medea

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

27. Juli 2021

Primärer Abschluss (Geschätzt)

31. Dezember 2024

Studienabschluss (Geschätzt)

31. Dezember 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

25. November 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

25. November 2021

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

8. Dezember 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

12. April 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

11. April 2024

Zuletzt verifiziert

1. April 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 868

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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