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発話のための運動計画を強化するためのビデオ支援発話技術 (VAST)

2023年4月16日 更新者:Lois Brady、iTherapy, LLC

自閉症スペクトラム障害を持つ個人の機能的言語能力を強化するためのビデオ支援音声技術

約 350 万人のアメリカ人が自閉症スペクトラム障害 (ASD) と診断されています。これは、言語習得、感覚統合、および行動の分野でスキルの制限を引き起こすコミュニケーション障害です。 この機能的な言語能力の欠如は、会話を最も基本的な部分に制限し、言語を持たない個人にとって日常的なタスクを達成することを困難にします. iTherapy は VAST プラットフォームを開発しています。VAST プラットフォームは、仮想現実ベースのビデオ モデリング プログラムを作成することで、ASD の学生向けのパーソナライズされた教育体験であり、関与と発話の練習を刺激し、最終的に ASD の学生に生活の質を向上させる機会を提供します。社会的ネットワークを構築し、日常生活の出来事を処理することを可能にする言語能力。

調査の概要

詳細な説明

自閉症スペクトラム障害 (ASD) は、350 万人以上のアメリカ人に影響を与える機能的な言語と行動の遅れをもたらす神経発達コミュニケーション障害です。 これらの遅延は、ASD に現れる症状の重症度によって異なりますが、多くの場合、発話が制限され、コミュニケーションの問題が増加します。 言語習得と並んで、口頭運動協調は発話の重要な部分です。

現在の臨床技術は、機能的言語習熟度の改善においてさまざまな程度の有効性を示しています。 ほとんどのテクニックはドリルのような手順に従い、子供はさまざまな音やフレーズが保持されるまで繰り返されます。 しかし、そのようなプロセスでは、改善を示すために 20 回を超える治療セッションが必要になる可能性があります。 これにより、学生が習得する言語的および社会的スキルが大幅に制限されます。 これらの治療セッションの有効性を向上させるには、最も効果的な教育体験を提供するための新しい技術を開発する必要があります。

Video-assisted speech technology (VAST) は、口のクローズアップ モデルのビデオを使用し、それと同時に話す方法です。 個人に最初の音素の静的な写真を提示するのではなく、口腔顔面領域のビデオ録画されたセグメントを介して、一連の口頭動作全体を連続して提示し、接続された音声を生成し、ベスト プラクティス、ビデオ モデリング、リテラシーと聴覚キューを組み合わせて提示することができます。語彙、単語の組み合わせ、コミュニケーションの発達を前例のないサポートを提供します。

この SBIR フェーズ I の提案では、iTherapy は、仮想現実 (VR) ベースの VAST プログラムを作成することで、ASD の学生向けにパーソナライズされた教育体験を開発し、関与と発話の練習を刺激します。 VR は、感覚障害の克服、情報のより効果的な一般化、視覚学習の採用、個別化された治療の提供など、治療技術としていくつかの利点を提供します。 ユーザーがプログラムの段階を進むにつれて、積極的な環境に没頭し、継続的なコンテンツに夢中になります。

個人に最初の音素の静的な写真を提示するのではなく、口腔顔面領域の VR でモデル化されたセグメントを介して、口の動きのシーケンス全体を連続して提示することができます。前例のないサポートを提供する聴覚キューは、語彙、単語の組み合わせ、およびコミュニケーションの発達をサポートします。 イノベーションは、タブレットまたはスマートフォンのアプリ、VR ゴーグル、および骨伝導ヘッドフォンの使用を必要とするリアルな VR 口のビデオ シリーズになります。

研究の種類

介入

入学 (実際)

6

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

    • California
      • Vallejo、California、アメリカ、94591
        • All research was conducted via tele-research due to COVID-19

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

4年~8年 (子)

健康ボランティアの受け入れ

はい

説明

包含基準:

  • 非言語的 - 最小限の言語の子供 (0-5 単語)
  • 自閉症スペクトラム障害の診断

除外基準:

  • VRゴーグルでの参加による発作歴はありません。

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

  • 主な目的:処理
  • 割り当て:ランダム化
  • 介入モデル:並列代入
  • マスキング:なし(オープンラベル)

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
アクティブコンパレータ:IPad Pro で 2D フォーマットを介して投与された刺激
参加者には、2D 形式 (iPad Pro) でビデオ支援音声療法 (VAST) ビデオモデリング刺激が与えられました。 4 歳から 8 歳までの ASD を持つ 3 人の子供が、タブレット ベースの VAST アプリケーションを利用した 14 セッションにわたる研究に参加しました。 セッションは週に 2 回開催され、各セッションは約 15 分間続きました (つまり、 +/- 5 分)。
4 歳から 8 歳までの 6 人の ASD 児が、VR 統合およびタブレット ベースの VAST アプリケーションを利用した 14 セッションにわたる研究に参加しました。 3 人の被験者は 3D VR 統合型の骨伝導 VAST プロトタイプを受け取り、残りの 3 人のグループはソフトウェアの 2D バージョンを備えたタブレットを受け取りました。 セッションは週に 2 回開催され、各セッションは約 15 分間続きました (つまり、 +/- 5 分)。
アクティブコンパレータ:VRゴーグルと骨伝導ヘッドフォンを介して3Dフォーマットで与えられる刺激
参加者には、カスタム 3D プリント VR ヘッドセットと組み合わせた VR 形式でビデオ支援音声療法 (VAST) ビデオモデリング刺激が与えられました。 4 歳から 8 歳までの ASD を持つ 3 人の子供が、骨伝導オーディオを備えた 3D VR 統合 VAST プロトタイプを利用した 14 セッションにわたる研究に参加しました。 セッションは週に 2 回開催され、各セッションは約 15 分間続きました (つまり、 +/- 5 分)。
4 歳から 8 歳までの 6 人の ASD 児が、VR 統合およびタブレット ベースの VAST アプリケーションを利用した 14 セッションにわたる研究に参加しました。 3 人の被験者は 3D VR 統合型の骨伝導 VAST プロトタイプを受け取り、残りの 3 人のグループはソフトウェアの 2D バージョンを備えたタブレットを受け取りました。 セッションは週に 2 回開催され、各セッションは約 15 分間続きました (つまり、 +/- 5 分)。

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
平均発話長(MLU)の変化
時間枠:7 週間 - 各被験者は、7 週間にわたって週 2 回、合計 14 セッションの研究に参加しました。最初と最後のセッション (セッション #1 とセッション #14) は、テスト前とテスト後の言語サンプルの収集と評価のために予約されました。

参加者 (4 歳から 8 歳) には、テスト前後の 15 分間の言語サンプルが与えられました。 テストの MLU を計算し、事前テストから事後テストまでのゲインを比較しました。

注: この測定値は、テスト前およびテスト後の言語サンプル中の発話あたりの形態素数の変化に基づいて計算されます。 5 分間の間に、認可された 2 人の音声言語病理学者 (SLP) が、親が子供と対話したり話したりしているのを観察しました。 保護者 両方の SLP が被験者のスピーチを書き起こし、各被験者の発話の平均長 (MLU) を計算しました。 MLU は、被験者が発話したすべての発話に含まれる拘束形態素と自由形態素の数を決定することによって計算されました。 次に、5 分間に生成された形態素の総数を発話の総数で割り、各被験者の MLU を生成しました。 この手順は、テスト前とテスト後の両方の手順で MLU を決定するために使用されました。

7 週間 - 各被験者は、7 週間にわたって週 2 回、合計 14 セッションの研究に参加しました。最初と最後のセッション (セッション #1 とセッション #14) は、テスト前とテスト後の言語サンプルの収集と評価のために予約されました。
自動音声認識による正しく書き起こされた単語の割合の変化
時間枠:7 週間 - 各被験者は、7 週間にわたって週 2 回、合計 14 セッションの研究に参加しました。最初と最後のセッション (セッション #1 とセッション #14) は、テスト前とテスト後の言語サンプルの収集と評価のために予約されました。

音声認識ソフトウェアを使用して 15 分間の事前および事後テストを実施し、資格のある言語病理学者によって文字起こしされました。 介入前と介入後の違いは、グループ間およびグループ内で比較されました。

注: 私たちの評価では、Google のネイティブ クローズド キャプション機能 (機械学習を使用して音声を認識して文字起こしするツール) と、ユーザーが通話中にすべての話者の発話の文字起こしを保持できるようにするサード パーティ製アプリ Tactiq Pins を使用しました。 テスト前とテスト後の言語サンプル間で正確に書き起こされた話し言葉の量の変化を測定するために、私たちのビデオを Tactiq Pin トランスクリプトと比較しました。 各グループの特定の転写結果は、提供されているデータ表で確認できます。

7 週間 - 各被験者は、7 週間にわたって週 2 回、合計 14 セッションの研究に参加しました。最初と最後のセッション (セッション #1 とセッション #14) は、テスト前とテスト後の言語サンプルの収集と評価のために予約されました。
関節精度の変化
時間枠:7 週間 - 各被験者は、7 週間にわたって週 2 回、合計 14 セッションの研究に参加しました。最初と最後のセッション (セッション #1 とセッション #14) は、テスト前とテスト後の言語サンプルの収集と評価のために予約されました。
試行された各刺激における正しい音素の % の変化
7 週間 - 各被験者は、7 週間にわたって週 2 回、合計 14 セッションの研究に参加しました。最初と最後のセッション (セッション #1 とセッション #14) は、テスト前とテスト後の言語サンプルの収集と評価のために予約されました。

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
研究への参加に起因する、コミュニケーションの変化に対する親の認識。
時間枠:7 週間 - 各被験者は、7 週間にわたって週 2 回、合計 14 セッションの研究に参加しました。最初と最後のセッション (セッション #1 とセッション #14) は、テスト前とテスト後の言語サンプルの収集と評価のために予約されました。

親の観察 - 研究に参加した後の子供の運動言語、行動、および社会的コミュニケーションスキルの変化の認識

尺度のタイトル: 正味の変化のスコア 可能な最大値: 18 可能な最小値: -2 スコアが高いほど良い。

7 週間 - 各被験者は、7 週間にわたって週 2 回、合計 14 セッションの研究に参加しました。最初と最後のセッション (セッション #1 とセッション #14) は、テスト前とテスト後の言語サンプルの収集と評価のために予約されました。
タイプトークン比率の変化
時間枠:7 週間 - 各被験者は、7 週間にわたって週 2 回、合計 14 セッションの研究に参加しました。最初と最後のセッション (セッション #1 とセッション #14) は、テスト前とテスト後の言語サンプルの収集と評価のために予約されました。
タイプトークン比率は、言語の特定のセグメント内の一意の単語の総数を測定します。
7 週間 - 各被験者は、7 週間にわたって週 2 回、合計 14 セッションの研究に参加しました。最初と最後のセッション (セッション #1 とセッション #14) は、テスト前とテスト後の言語サンプルの収集と評価のために予約されました。
治療刺激に対する反応率の増加
時間枠:7 週間 - 各被験者は、7 週間にわたって週 2 回、合計 14 セッションの研究に参加しました。最初と最後のセッション (セッション #1 とセッション #14) は、テスト前とテスト後の言語サンプルの収集と評価のために予約されました。
反応率の変化は、iPad Pro と VR ゴーグルのグループの間で、治療を受けた後、テスト前とテスト後の刺激に子供が反応する頻度の有意差を測定します。 応答は、治療セッション中に提示された刺激に対する言語的または非言語的反応 (例: アイコンタクト、身振り、発声) と見なされます。 応答率が高いほど、治療への関与と応答性が優れていることを示します。 応答率の変化は、試験後の時点の値から試験前の時点の値を差し引いたものとして計算され、正の数は応答率の増加を表し、負の数は応答率の減少を表します。
7 週間 - 各被験者は、7 週間にわたって週 2 回、合計 14 セッションの研究に参加しました。最初と最後のセッション (セッション #1 とセッション #14) は、テスト前とテスト後の言語サンプルの収集と評価のために予約されました。

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

一般刊行物

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2019年12月1日

一次修了 (実際)

2020年11月30日

研究の完了 (実際)

2020年11月30日

試験登録日

最初に提出

2021年2月9日

QC基準を満たした最初の提出物

2021年2月17日

最初の投稿 (実際)

2021年2月21日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2023年5月9日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年4月16日

最終確認日

2023年4月1日

詳しくは

本研究に関する用語

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?

いいえ

IPD プランの説明

個々の参加者からのすべてのデータは非公開にされます。

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

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

米国で製造され、米国から輸出された製品。

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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