Hangelemzés neurológiai betegségben szenvedő betegeknél

Ebben a vizsgálatban a kutatók az egészséges résztvevők és a neurológiai rendellenességekkel küzdő résztvevők klinikai jellemzőit értékelik speciális klinikai skálák alkalmazásával. Ezenkívül a vizsgálók észlelési vizsgálati eszközökkel értékelik a hangkárosodást. Ezt követően a vizsgálók spektrális elemzést alkalmaznak a hang fő frekvenciakomponenseinek felmérésére egészséges résztvevőknél és olyan betegeknél, akiknek neurológiai rendellenességei vannak, és jelentős hangkárosodással rendelkeznek. Az egészséges résztvevők és a különféle neurológiai betegségekben szenvedő betegek megkülönböztetésére a vizsgálók egy támogató vektorgép (SVM) osztályozón alapuló hanganalízist alkalmaznak, amely a hang fő frekvenciakomponensei mellett számos jellemzőt tartalmazott.

Ebből a célból a vizsgálók részletesen felmérik az összes diagnosztikai teszt érzékenységét, specificitását, pozitív prediktív értékét és negatív prediktív értékét és pontosságát. Ezenkívül a vizsgálók kiszámítják a vevő működési jellemzői (ROC) görbék alatti területet, hogy ellenőrizzék az optimális diagnosztikai küszöböt, amint azt a kapcsolódó kritérium tükrözi (Ass. Krit.) és Youden Index (YI). A lehetséges klinikai-műszeres összefüggések értékeléséhez a vizsgálók az SVM-elemzés módosított algoritmusát is használják egy folyamatos számérték (a valószínűségi arány [LR]) kiszámításához, amely minden résztvevő esetében méri a hangkárosodás súlyosságát.

A hangfelvételeket úgy készítik el, hogy megkérik a résztvevőket, hogy készítsenek egy adott beszédfeladatot a szokásos hangintenzitásukkal, hangmagasságukkal és minőségükkel. A beszédfeladat egy közeli, középső, kerekítetlen magánhangzó /e/ tartós kisugárzásából áll, legalább 5 másodpercig. A hangfelvételeket a szájtól 5 cm távolságra elhelyezett nagyfelbontású hangrögzítővel gyűjtik. A hangminták lineáris PCM formátumban (.wav) lesznek rögzítve 44,1 kHz-es mintavételezési frekvenciával, 24 bites mintamérettel. A hangelemzés három különálló folyamatból fog állni: jellemzők kinyerése, kiválasztása és osztályozása. A funkciók kinyeréséhez a nyomozók az OpenSMILE (audEERING GmbH, Németország) dedikált szoftvert fogják használni. Ezután a nyomozók kiválasztják és osztályozzák a hangfunkciót a Weka-ban található SVM algoritmus segítségével.