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Segmentazione vocale per la classificazione della malattia polmonare ostruttiva cronica utilizzando l'apprendimento automatico

22 novembre 2024 aggiornato da: Blekinge Institute of Technology
Questo lavoro mira a valutare se la segmentazione delle registrazioni vocaliche raccolte da pazienti con diagnosi di BPCO e gruppi di controllo sani può aumentare la precisione di classificazione delle tecniche di machine learning.

Panoramica dello studio

Stato

Attivo, non reclutante

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

I dati vocali e i dati sociodemografici su sesso ed età verranno raccolti tramite l'applicazione "VoiceDiganostic" della società Voice Diagnostic. Le registrazioni vocaliche raccolte verranno segmentate e testate per determinare se alcuni segmenti contengano più informazioni per la discriminazione della BPCO rispetto ai gruppi di controllo sani.

Ogni segmento verrà trasformato in misure vocali matematiche chiamate caratteristiche vocali. Per ciascun segmento verrà costruito un set di dati composto da caratteristiche vocali insieme a dati demografici e sanitari che a loro volta verranno valutati per le prestazioni di classificazione utilizzando diversi algoritmi di apprendimento automatico.

L'analisi statistica descrittiva sarà condotta sugli attributi contenenti informazioni sui dati di input e sui risultati ottenuti dagli algoritmi ML. I risultati conseguiti verranno presentati sotto forma di tabelle e grafici riassuntivi.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Effettivo)

68

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

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

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

Sì

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

I dati verranno raccolti da partecipanti di età pari o superiore a 18 anni con e senza diagnosi di BPCO verranno reclutati.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • avere 18 anni o più.

Criteri di esclusione:

  • avere meno di 18 anni e più.

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
BPCO
30 partecipanti alla BPCO, 16 femmine e 14 maschi.
Altro: BPCO
Un set di dati di segmentazione vocale costituito da informazioni provenienti da gruppi BPCO e HC verrà utilizzato per sperimentare le prestazioni di classificazione di diverse tecniche di apprendimento automatico su diversi segmenti di una registrazione vocale.
Altri nomi:
  • H.C
HC
38 partecipanti HC, 20 femmine e 18 maschi.
Altro: BPCO
Un set di dati di segmentazione vocale costituito da informazioni provenienti da gruppi BPCO e HC verrà utilizzato per sperimentare le prestazioni di classificazione di diverse tecniche di apprendimento automatico su diversi segmenti di una registrazione vocale.
Altri nomi:
  • H.C

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Prestazioni di classificazione
Lasso di tempo: 30 settimane
Prestazioni di classificazione binaria dell'algoritmo ML su ciascun segmento.
30 settimane

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Blekinge Institute of Technology

Collaboratori

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

Investigatori

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

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

28 novembre 2023

Completamento primario (Effettivo)

30 ottobre 2024

Completamento dello studio (Stimato)

30 novembre 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

28 novembre 2023

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

5 dicembre 2023

Primo Inserito (Effettivo)

7 dicembre 2023

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)

25 novembre 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

22 novembre 2024

Ultimo verificato

1 novembre 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • BTH-6.1.1-0169-2023

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Descrizione del piano IPD

I dati dei partecipanti non possono essere condivisi a causa del GDPR. Tuttavia, il set di dati creato può essere disponibile su richiesta dell'istituzione.

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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