神経疾患患者の音声分析
神経疾患患者における機械学習アルゴリズムによる高度な音声分析
調査の概要
詳細な説明
この研究では、研究者は健康な参加者と神経障害のある参加者の臨床的特徴を専用の臨床スケールを適用して評価します。 また、調査員は知覚検査ツールを使用して音声障害を評価します。 次に、調査員はスペクトル分析を適用して、健康な参加者と顕著な音声障害を伴う神経障害の影響を受けた患者の音声の主な周波数成分を評価します。 健康な参加者とさまざまな神経疾患の患者を区別するために、研究者は音声の主な周波数成分に加えて多数の特徴を含むサポート ベクター マシン (SVM) 分類器に基づく音声分析を適用します。
これらの目的のために、研究者は、すべての診断検査の感度、特異性、陽性適中率、陰性適中率および精度を詳細に評価します。 さらに、研究者は受信者動作特性 (ROC) 曲線の下の面積を計算して、関連する基準 (As. Crit.) および Youden Index (YI)。 可能性のある臨床機器の相関関係を評価するために、研究者は SVM 分析の修正アルゴリズムを使用して、各参加者の音声障害の重症度の尺度を提供する連続数値 (尤度比 [LR]) を計算します。
音声録音は、参加者に、通常の声の強さ、ピッチ、品質で特定のスピーチ タスクを作成するように依頼することによって実行されます。 発話タスクは、少なくとも 5 秒間、中前部の丸められていない母音 /e/ を持続的に発声することで構成されます。 音声録音は、口から 5 cm の距離に配置された高解像度オーディオ レコーダーを使用して収集されます。 音声サンプルは、サンプリング レート 44.1 kHz、サンプル サイズ 24 ビットのリニア PCM 形式 (.wav) で録音されます。 音声分析は、特徴抽出、選択、分類の 3 つの個別のプロセスで構成されます。 特徴抽出のために、研究者は OpenSMILE (audEERING GmbH、ドイツ)、専用ソフトウェアを使用します。 次に、調査員は、Weka に含まれる SVM アルゴリズムを使用して音声機能を選択および分類します。
研究の種類
入学 (予想される)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Antonio Suppa, MD, PhD
- 電話番号：+0039 3494940365
- メール：antonio.suppa@uniroma1.it
研究場所
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-
Pozzilli、イタリア、86077
- 募集
- Antonio Suppa
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コンタクト：
- Antonio Suppa
- 電話番号：+00393494940365
- メール：antonio.suppa@uniroma1.it
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 神経疾患の臨床診断
除外基準:
- 喫煙
- 両側性/片側性難聴
- 呼吸器疾患
- 結節を含む声帯に影響を及ぼす状態。
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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忍耐
顕著な音声障害を示す神経障害に罹患している患者。
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母音/e/の持続的な発声からなる発話課題。
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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
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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音声分析
時間枠：機械学習アルゴリズムを使用した音声分析は、各参加者の臨床評価中に、音声録音の直後に実装されます。
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サポート ベクター マシン アルゴリズムを使用して得られる音声特徴
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機械学習アルゴリズムを使用した音声分析は、各参加者の臨床評価中に、音声録音の直後に実装されます。
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協力者と研究者
スポンサー
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (予想される)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
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
詳しくは
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