Comutti – Kutatási projekt, amelynek célja a technológia intelligens felhasználási módjainak megtalálása egy jobb holnap érdekében mindenki számára, mindenhol. (COMUTTI)
Az Egészségügyi Világszervezet szerint világszerte minden 160 gyermeknek van ASD-je. A gyerekek körülbelül 25-30%-a nem tud verbális nyelvet használni a kommunikációhoz (non-verbális ASD), vagy minimálisan verbális, azaz 10 szónál kevesebbet használ (mv-ASD). A kommunikációs képesség kulcsfontosságú életkészség, és a kommunikációs nehézségek számos negatív következménnyel járhatnak, például rosszabb életminőséget és viselkedési nehézségeket. A kommunikációs beavatkozások általában arra irányulnak, hogy javítsák a gyermekek kommunikációs képességét akár beszéd útján, akár a beszédet más eszközökkel (például jelnyelvvel, képekkel vagy AAC - Advanced Augmented Communication tools) kiegészítve. A non-verbális ASD-vel vagy mv-ASD-vel küzdő egyének gyakran olyan hangosításokon keresztül kommunikálnak az emberekkel, amelyek bizonyos esetekben önkonzisztens fonetikai asszociációt mutatnak a fogalmakkal (pl. a „ba” jelentése „fürdőszoba”) vagy névadó kifejezések (pl. "kutyára utalni). A legtöbb esetben a hangok önkényesen hangzanak; Még ha hangszínük, hangmagasságuk és időtartamuk eltérő is, rendkívül nehéz értelmezni a szándékolt üzenetet vagy az egyén érzelmi vagy fizikai állapotát, amelyet közvetítenének, ami akadályt képez az ASD-vel élők és a stresszt kiváltó világ többi része között. csalódottság. Csak azok a gondozók képesek az ilyen szótlan hangokat dekódolni és egyedi jelentésekhez rendelni, akik régóta ismerik az alanyokat.
A projekt célja olyan algoritmusok, módszerek és technológiák meghatározása, amelyek segítségével azonosítható az mv-ASD-s gyerekek által generált hangkifejezések kommunikációs szándéka, és olyan eszközöket hozzon létre, amelyek segítik azokat az embereket, akik nem ismerik az alanyokat, hogy megértsék ezeket az egyéneket spontán beszélgetések során.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Körülmények
Tanulmány típusa
Beiratkozás (Becsült)
Fázis
- Nem alkalmazható
Kapcsolatok és helyek
Tanulmányi kapcsolat
- Név: Alessandro Crippa, Ph.D.
- Telefonszám: +39 031877593
- E-mail: alessandro.crippa@lanostrafamiglia.it
Tanulmányi helyek
-
-
Lecco
-
Bosisio Parini, Lecco, Olaszország, 23842
- Toborzás
- Scientific Institute, IRCCS Eugenio Medea
-
Kapcsolatba lépni:
- Mariaelena Colombo
- Telefonszám: +39 031877357
- E-mail: mariaelena.colombo@lanostrafamiglia.it
-
-
Részvételi kritériumok
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
Egészséges önkénteseket fogad
Leírás
Bevételi kritériumok:
- az autizmus spektrum zavar klinikai diagnózisával a DSM-5 kritériumok szerint
- 10 szónál kevesebbet használjon
Kizárási kritériumok:
- bármely, a központi idegrendszerre ható stimuláns vagy nem stimuláns gyógyszer alkalmazása
- azonosított genetikai rendellenességgel rendelkezik
- látási vagy hallási problémákkal küzd
- krónikus vagy akut egészségügyi betegségben szenved
Tanulási terv
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
- Elsődleges cél: Alapvető tudomány
- Kiosztás: N/A
- Beavatkozó modell: Egyetlen csoportos hozzárendelés
- Maszkolás: Nincs (Open Label)
Fegyverek és beavatkozások
Résztvevő csoport / kar |
Beavatkozás / kezelés |
|---|---|
|
Kísérleti: Kísérleti: audiojel-adatkészlet létrehozása és gépi tanulási elemzés
Kísérleti: audiojel adatkészlet létrehozása és feldolgozása; gépi tanulási elemzés, empirikus értékelések
|
A résztvevők klinikai értékelése autizmusdiagnosztikai megfigyelési ütemterv segítségével
A projekt teszteli és adaptálja az MIT-ben kifejlesztett technológiát a hangosítások gyűjtésére és címkézésére, valamint hozzájárul az olasz alanyok közötti adatgyűjtéshez (és azok minőségellenőrzéséhez), hogy multikulturális adatkészletet hozzon létre, és lehetővé tegye a kultúrák közötti tanulmányokat és elemzéseket.
Ezután a hangsúly az adathalmaz vokalizációiban lévő hang harmonikus jellemzőinek elemzésére helyeződik, hogy azonosítsa a visszatérő egyedi jellemzőket és mintákat, amelyek meghatározott kommunikációs céloknak vagy érzelmi állapotoknak felelnek meg.
Felügyelt és nem felügyelt gépi tanulási megközelítéseket fejlesztenek ki, és különböző gépi tanulási algoritmusokat hasonlítanak össze, hogy azonosítsák a projektcélhoz legpontosabbakat.
Végül a vokalizáció-megértés gépi tanulási modelljének feltáró értékelését végzik el, hogy teszteljék az eszköz használhatóságát és hasznosságát a vokalizáció értelmezésére.
|
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
Hangjelminták frekvenciája és a hozzájuk tartozó címkék
Időkeret: közvetlenül a beavatkozás után
|
Az egyes résztvevők által a kórházi tartózkodás alatt rögzített hangjelminták (hangok és verbalizációk) frekvenciája (óránkénti számban mérve), különböző kontextusokban (pl. oktatási beavatkozások során és/vagy a strukturálatlan játék pillanataiban), önbeszédként megjelölve. , öröm, diszreguláció, frusztráció, kérés vagy társadalmi csere. Egy kisméretű, vezeték nélküli felvevőt (Sony TX800 Digital Voice Recorder TX Series) erős mágnesekkel rögzítenek a résztvevő ruhájára. Ezután a felnőtteknek (gondozónak és/vagy operátoroknak) a gyermek által keltett hangokat a vokalizáció -címkék- affektív és/vagy valószínű jelentéséhez kell társítaniuk egy webalkalmazás segítségével. |
közvetlenül a beavatkozás után
|
|
A hangjelmintákból származó résztvevő-specifikus harmonikus jellemzők
Időkeret: közvetlenül a beavatkozás után
|
Időbeli és spektrális hangjellemzők – azaz hangmagassággal kapcsolatos jellemzők, formáns jellemzők, energiával kapcsolatos jellemzők, időzítési jellemzők, artikulációs jellemzők – a mintákból kinyerhetők, és ezután felügyelt és nem felügyelt gépi tanulási elemzéshez használhatók. Az összegyűjtött hangjelminták a címkék időbeli helyeinek közelében lesznek szegmentálva. Ezután szegmentálva lesz, és időlegesen szomszédos címkékkel (affektív állapotok vagy a vokalizációk valószínű jelentése) társítja. A hangharmonikus jellemzők (időbeli/fonetikai jellemzők) ezután minden résztvevő esetében azonosításra kerülnek a hangjelminták felügyelt/nem felügyelt gépi tanulási elemzésével. Ezen a folyamaton keresztül azonosíthatók a résztvevő-specifikus minták, amelyek megfelelnek a konkrét kommunikációs céloknak vagy érzelmi állapotoknak. |
közvetlenül a beavatkozás után
|
|
A gépi tanulás előrejelzésének pontossága
Időkeret: közvetlenül a beavatkozás után
|
A gépi tanulási elemzés osztályozási pontossága, azaz a helyes előrejelzések száma osztva a jóslatok teljes számával, amelyeket a rögzített audiojel-minták megőrzött tesztkészletében fognak tesztelni. Ez az eredménymérő a felvett hangjelminták gépi tanulási elemzése alapján megbecsüli a kifejlesztett hangértelmezési eszköz használhatóságát/hasznosságát. |
közvetlenül a beavatkozás után
|
Együttműködők és nyomozók
Szponzor
Nyomozók
- Kutatásvezető: Alessandro Crippa, Ph.D., IRCCS Eugenio Medea
Tanulmányi rekorddátumok
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Tényleges)
Elsődleges befejezés (Becsült)
A tanulmány befejezése (Becsült)
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Első közzététel (Tényleges)
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Utolsó ellenőrzés
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- 868
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .
Klinikai vizsgálatok a Autizmus spektrum zavar
-
Linkoeping UniversityBefejezveWhiplash Associated DisorderSvédország
-
Kyunghee University Medical CenterUniversity of TsukubaBefejezveWhiplash Associated Disorder (WAD)Koreai Köztársaság
-
University Hospitals, LeicesterBefejezveWhiplash Associated DisorderEgyesült Királyság
-
Tianjin Medical University General HospitalVisszavontNeuromyelitis Optica Spectrum Disorder RelapszusKína
-
Jagannadha R AvasaralaMegszűntSclerosis multiplex | Optikai ideggyulladás | Neuromyelitis Optica spektrumzavar támadás | Neuromyelitis Optica Spectrum Disorder Relapszus | Neuromyelitis Optica spektrumzavar progressziójaEgyesült Államok
-
Alexion Pharmaceuticals, Inc.Még nincs toborzásTerhesség | Paroxizmális éjszakai hemoglobinuria (PNH) | Atípusos hemolitikus urémiás szindróma (aHUS) | Ultomirisnek kitett terhes/szülés után | Generalizált myasthenia gravis (gMG) | Neuromyelitis Optica Spectrum Disorder (NMOSD)