慢性閉塞性肺疾患の自動分類のための音声データセットの作成と評価
調査の概要
状態
状態
条件
条件
介入・治療
介入・治療
詳細な説明
音声データと性別や年齢に関する社会人口統計データは、Voice Diagnostic社の「VoiceDiganostic」アプリケーションを通じて収集され、場所に依存せずに参加できるようになります。 診断を受けた参加者は COPD グループとしてマークされ、その他の参加者は健康な対照グループとしてマークされます。 既知の併存疾患、個人セキュリティ番号、健康パラメータ、コミュニケーション情報などの個人情報は、各グループの参加表で個別に通知されます。
収集されたデータは、音声特徴と呼ばれる数学的な音声尺度に変換されます。 音声特徴と人口統計および健康データから構成されるデータセットは、ML 技術への入力としてさらに使用できるように構築されます。
記述統計分析は、入力データに関する情報と ML アルゴリズムから得られた結果を含む属性に対して行われます。 達成された結果は、集計表とグラフの形式で表示されます。
研究の種類
研究の種類
入学 (実際)
入学
連絡先と場所
研究場所
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Blekinge
-
Karlskrona、Blekinge、スウェーデン、37179
- Blekinge Institute of Technology
-
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参加基準
適格基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 18歳以上であること。
除外基準:
- 18歳未満であること。
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
グループ/コホートの数
コホートと介入
グループ/コホートグループ/コホート |
介入・治療介入・治療 |
|---|---|
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COPD
臨床的に慢性閉塞性肺疾患と診断された参加者。
募集人員 計34名 女性18名、男性16名
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COPD グループと HC グループからの情報で構成されるデータ セットを使用して、いくつかの機械学習技術の分類パフォーマンスを実験します。
他の名前:
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HC
慢性閉塞性肺疾患の診断を受けていない参加者。
募集人員 計38名 女性20名、男性18名
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COPD グループと HC グループからの情報で構成されるデータ セットを使用して、いくつかの機械学習技術の分類パフォーマンスを実験します。
他の名前:
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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正確さ
時間枠:第51週
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ML アルゴリズムのバイナリ検出パフォーマンス
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第51週
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入力データ重要度スケール
時間枠:第51週
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入力データとして使用される特徴は、最も重要なものからそれほど重要でないものの順にランク付けされます。
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第51週
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協力者と研究者
協力者
協力者
捜査官
捜査官
- 主任研究者:Johan Sanmartin Berglund, MD, PhD、Blekinge Institute of Technology
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
研究開始
一次修了 (実際)
一次修了
研究の完了 (実際)
研究の完了
試験登録日
最初に提出
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
最初の投稿
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
投稿された最後の更新
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
その他の研究ID番号
- BTH-6.1.1-0074-2023
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD プランの説明
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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