Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Számítógépes alapú elemzés a dadogás észlelésére és súlyosságának értékelésére

2022. június 27. frissítette: Asmaa Fathy, Assiut University
A korábbi kísérletek fényében automatizált és objektív mérések tervezésére és fejlesztésére olyan automatikus beszédfelismerő rendszerhez, amely észleli a zavaró beszédet és felméri annak súlyosságát, a dadogó beszéd teljesen automatizált mérése mégsem áll rendelkezésre. Ezt a tanulmányt egy egyszerű és megbízható számítógépes eszköz tervezése és fejlesztése indította el a dadogás azonosítására és súlyosságának mérésére. Ezért ennek a tanulmánynak az a célja, hogy olyan felhasználói felületet fejlesszenek ki, amely Windows rendszeren működik az elfogadott dadogásfelismerő modellhez, amelyet az orvosok és a terapeuták a klinikai gyakorlatban használhatnak.

A tanulmány áttekintése

Részletes leírás

A dadogás olyan beszédzavar, amelyben a beszéd normális áramlását zavarok, például ismétlődések, megnyúlások és blokkok (1) megzavarják. A dadogók és a nem dadogók közötti különbségek a beszéd sebessége és a diszfluens megnyilatkozások gyakorisága (2).

A dadogás súlyosságát mérő műszer (A-SSI) arab változatát használják a dadogás súlyosságának felmérésére. Ebben a dadogás általános súlyossági pontszámát a dadogó szótagok (%SS), a három leghosszabb átlagos időtartama százalékos értékeinek kombinálásával mérik. Dadogó események (MDTLSE) és fizikai kísérő események (PC) (3).

A dadogás szubjektív értékelési módszerei a következők; időigényes, hibára hajlamos, szubjektív (4), ezért célszerűbb a diszfluenciák mérését beszédfelismerő technológiák és számítási intelligencia segítségével automatizálni (5).

A beszédfelismerés az emberi agyhoz hasonló feladatot hajt végre (6). A dadogásérzékelő rendszer három fő lépésből áll, ezek az akusztikus feldolgozás, a jellemzők kivonása és az osztályozás/felismerés (7). a beszédjelek előfeldolgozásra kerülnek (8), és jelfeldolgozási technikákkal kivonnak belőlük bizonyos jellemzőket, pl. Mell frekvencia cepstralis együtthatók (MFCC) (9). (MFCC) a legnépszerűbb jellemző kivonási technika (10).

Az osztályozási folyamat két lépésből áll; képzés és tesztelés (11). A képzési folyamat során az adatokat osztályok alapján címkézik, és megtanulják a modellt. Tesztelési fázisban: a modell tesztelése és az osztályozási modellek pontosságának, érzékenységének és specifitásának kiszámítása (11). Végül a dadogás és a nem dadogó beszéd felismerése és elkülönítése (5) a dadogó beszéd súlyosságának értékelése érdekében is.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Várható)

120

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

10 év (Gyermek, Felnőtt)

Egészséges önkénteseket fogad

N/A

Tanulmányozható nemek

Összes

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

A tanulmány százhúsz (120) alanyból áll majd; életkor (10-30 év). Őket az Assiuti Egyetemi Kórház Foniátriai Osztályának járóbeteg-klinikájáról veszik fel. A vizsgálatot egy legfeljebb 2 éven belül kell elvégezni. Két csoportra osztják őket:

  1. Vizsgálati csoport: Ez hatvan (60) dadogó betegből fog állni. 2 alcsoportra osztják őket; gyermekcsoport 30 beteg, életkora (10-18 év) és felnőtt csoport 30 beteg, életkora (19-30 év)
  2. Kontrollcsoport: Ez hatvan (60) normál folyékonysággal rendelkező alanyból áll. Őket a járóbeteg-szakrendelésen járó betegek hozzátartozói közül választják ki, és koruk, nemük és társadalmi-gazdasági állapotuk alapján a betegcsoporthoz igazítják.

Leírás

Bevételi kritériumok:

  1. Kor: 10-30 éves korig.
  2. Nem: mindkét nem részt vesz a vizsgálatban.
  3. A vizsgálati csoport fejlődési dadogásban szenvedő résztvevői (a dadogás tünetei kora gyermekkorban jelentkeztek, időszakos lefolyásúak és kora gyermekkortól datáltak) logopédiai ellátást kértek
  4. Legyen nyelvi adottságai az időrendi életkorának megfelelően.

Kizárási kritériumok:

  • 1. Bármilyen egyéb beszéd- vagy nyelvi zavar jelenléte. 2. Mentális retardáció. 3. Gyenge iskolai teljesítmények. 4. Bármilyen pszichiátriai vagy neurológiai rendellenesség jelenléte.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

  • Megfigyelési modellek: Case-Control
  • Időperspektívák: Leendő

Kohorszok és beavatkozások

Csoport / Kohorsz
Beavatkozás / kezelés
Tanulócsoport:
Vizsgálati csoport: Ez hatvan (60) dadogó betegből fog állni. 2 alcsoportra osztják őket; gyermekcsoport 30 beteg, életkora (10-18 év) és felnőtt csoport 30 beteg, életkora (19-30 év)

A dadogás súlyosságának értékelése: A dadogás súlyosságának értékelésére a Stuttering Severity Instrument-3 (ASSI3) arab nyelvű változatát alkalmazzák gyermekek és felnőttek számára. (3).

A dadogás automatikus észlelése és súlyosságának értékelése a MATLAB 8.1.0.604-es verziójával R2013a (7). A dadogásérzékelő rendszer három fő lépésből áll, ezek az akusztikus feldolgozás, a jellemzők eltávolítása és az osztályozás/felismerés

Más nevek:
  • A. Akusztikus hangelemzés
  • B. Spektrális elemzés:
  • A dadogás automatikus felismerése és súlyosságának értékelése
Ellenőrző csoport
Kontrollcsoport: Ez hatvan (60) normál folyékonysággal rendelkező alanyból áll. Őket a járóbeteg-szakrendelésen járó betegek hozzátartozói közül választják ki, és koruk, nemük és társadalmi-gazdasági állapotuk alapján a betegcsoporthoz igazítják.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
A dadogás súlyosságának értékelése:
Időkeret: alapvonal
mind a szubjektív módszert alkalmazva, mint A Dadogás Súlyossági Instrumentum-3 (ASSI3) arab változata gyermekeknek és felnőtteknek, mind objektív módszerrel, mint A dadogás automatikus észlelése és súlyosságának értékelése
alapvonal

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Publikációk és hasznos linkek

A vizsgálattal kapcsolatos információk beviteléért felelős személy önkéntesen bocsátja rendelkezésre ezeket a kiadványokat. Ezek bármiről szólhatnak, ami a tanulmányhoz kapcsolódik.

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Várható)

2022. szeptember 1.

Elsődleges befejezés (Várható)

2024. szeptember 30.

A tanulmány befejezése (Várható)

2024. október 1.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2022. június 26.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2022. június 27.

Első közzététel (Tényleges)

2022. június 29.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2022. június 29.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2022. június 27.

Utolsó ellenőrzés

2022. június 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • Stuttering using Computer

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

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. .

3
Iratkozz fel