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Vokalsegmentierung zur Klassifizierung chronisch obstruktiver Lungenerkrankungen mittels maschinellem Lernen

22. November 2024 aktualisiert von: Blekinge Institute of Technology
Ziel dieser Arbeit ist es, zu evaluieren, ob die Segmentierung von Vokalaufzeichnungen, die von Patienten mit diagnostizierter COPD und gesunden Kontrollgruppen gesammelt wurden, die Klassifizierungsgenauigkeit maschineller Lerntechniken erhöhen kann.

Studienübersicht

Status

Aktiv, nicht rekrutierend

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Sprachdaten und soziodemografische Daten zu Geschlecht und Alter werden über die Anwendung „VoiceDiganostic“ der Firma Voice Diagnostic erfasst. Die gesammelten Vokalaufzeichnungen werden segmentiert und getestet, um festzustellen, ob einige Segmente mehr Informationen zur Unterscheidung von COPD gegenüber gesunden Kontrollgruppen enthalten.

Jedes Segment wird in mathematische Stimmmaße umgewandelt, die als Stimmmerkmale bezeichnet werden. Für jedes Segment wird ein Datensatz bestehend aus Sprachmerkmalen in Verbindung mit demografischen und Gesundheitsdaten erstellt, der wiederum mithilfe mehrerer Algorithmen für maschinelles Lernen auf seine Klassifizierungsleistung hin ausgewertet wird.

Es wird eine deskriptive statistische Analyse von Attributen durchgeführt, die Informationen zu Eingabedaten und gewonnenen Ergebnissen aus ML-Algorithmen enthalten. Die erzielten Ergebnisse werden in Form von Übersichtstabellen und Grafiken dargestellt.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

68

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Schweden
    • Blekinge
      • Karlskrona, Blekinge, Schweden, 37179
        • Blekinge Institute of Technology

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

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Es werden Daten von Teilnehmern ab 18 Jahren mit und ohne COPD-Diagnose rekrutiert.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • 18 Jahre und älter sein.

Ausschlusskriterien:

  • unter 18 Jahren und älter sein.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
COPD
30 COPD-Teilnehmer, 16 Frauen und 14 Männer.
Sonstiges: COPD
Ein Vokalsegmentierungsdatensatz, der aus Informationen von COPD- und HC-Gruppen besteht, wird verwendet, um mit der Klassifizierungsleistung mehrerer Techniken des maschinellen Lernens an verschiedenen Segmenten einer Vokalaufzeichnung zu experimentieren.
Andere Namen:
  • HC
HC
38 HC-Teilnehmer, 20 Frauen und 18 Männer.
Sonstiges: COPD
Ein Vokalsegmentierungsdatensatz, der aus Informationen von COPD- und HC-Gruppen besteht, wird verwendet, um mit der Klassifizierungsleistung mehrerer Techniken des maschinellen Lernens an verschiedenen Segmenten einer Vokalaufzeichnung zu experimentieren.
Andere Namen:
  • HC

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Klassifizierungsleistung
Zeitfenster: 30 Wochen
Binäre Klassifizierungsleistung des ML-Algorithmus für jedes Segment.
30 Wochen

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Blekinge Institute of Technology

Mitarbeiter

Excellence Center at Linköping - Lund in Information Technology (ELLIIT)

Ermittler

  • Hauptermittler: Johan Sanmartin Berglund, MD, PhD, Blekinge Institute of Technology

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)

28. November 2023

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

30. Oktober 2024

Studienabschluss (Geschätzt)

30. November 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

28. November 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

5. Dezember 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

7. Dezember 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Geschätzt)

25. November 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

22. November 2024

Zuletzt verifiziert

1. November 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • BTH-6.1.1-0169-2023

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Teilnehmerdaten können aufgrund der DSGVO nicht weitergegeben werden. Der erstellte Datensatz kann jedoch auf Anfrage bei der Institution erhältlich sein.

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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