Segmentation des voyelles pour la classification de la maladie pulmonaire obstructive chronique à l'aide de l'apprentissage automatique
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Les données vocales et les données sociodémographiques sur le sexe et l'âge seront collectées via l'application « VoiceDiganostic » de la société Voice Diagnostic. Les enregistrements de voyelles collectés seront segmentés et testés pour déterminer si certains segments contiennent plus d'informations pour la discrimination de la BPCO par rapport aux groupes témoins sains.
Chaque segment sera transformé en mesures vocales mathématiques appelées caractéristiques vocales. Un ensemble de données composé de caractéristiques vocales associées à des données démographiques et de santé sera construit pour chaque segment qui à son tour sera évalué pour les performances de classification à l'aide de plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique.
Une analyse statistique descriptive sera effectuée sur les attributs contenant des informations sur les données d'entrée et les résultats obtenus grâce aux algorithmes ML. Les résultats obtenus seront présentés sous forme de tableaux récapitulatifs et de graphiques.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Blekinge
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Karlskrona, Blekinge, Suède, 37179
- Blekinge Institute of Technology
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- avoir 18 ans et plus.
Critère d'exclusion:
- avoir moins de 18 ans et plus.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
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BPCO
30 participants BPCO, 16 femmes et 14 hommes.
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Un ensemble de données de segmentation des voyelles composé d'informations provenant des groupes BPCO et HC sera utilisé pour expérimenter les performances de classification de plusieurs techniques d'apprentissage automatique sur différents segments d'un enregistrement de voyelles.
Autres noms:
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HC
38 participants HC, 20 femmes et 18 hommes.
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Un ensemble de données de segmentation des voyelles composé d'informations provenant des groupes BPCO et HC sera utilisé pour expérimenter les performances de classification de plusieurs techniques d'apprentissage automatique sur différents segments d'un enregistrement de voyelles.
Autres noms:
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Performances de classement
Délai: 30 semaines
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Performances de classification binaire de l'algorithme ML sur chaque segment.
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30 semaines
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Johan Sanmartin Berglund, MD, PhD, Blekinge Institute of Technology
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Estimé)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- BTH-6.1.1-0169-2023
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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Description du régime IPD
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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