嚥下障害患者の診断における人工知能
音声評価からの音響特徴を組み込んだ機械学習アルゴリズムを使用した誤嚥性肺炎のリスクのある嚥下障害患者の分類
調査の概要
詳細な説明
本研究は前向き研究であり、2019年9月から2021年3月までに摂食嚥下障害の症状を訴えて単一の大学付属三次病院のリハビリテーション科を受診した患者が対象となった。音声録音は登録時に盲検評価で実施され、参加者は最初に実施された。嚥下障害を主訴にリハビリテーション科を受診した。 咳の音は、埋め込みマイクを介して iPad (Apple、米国カリフォルニア州クパチーノ) で録音されました。
音響ファイルから、基本周波数 (f0) の平均値と標準偏差、高調波対雑音比 (HNR)、周波数の不安定性を表すジッター、振幅を表すシマーを含む 14 個の音声パラメーターを抽出しました。音声信号が不安定になる。
機械学習アルゴリズムと高度なディープ ニューラル ネットワーク分析が実行されます。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Kyounggido
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Bucheon、Kyounggido、大韓民国
- Department of Rehabilitation Medicine Bucheon St Mary's Hospital, Catholic University of Korea, College of Medicine
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
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:
- 包含基準
- 嚥下障害の疑いで嚥下評価のために紹介された人
- 脳卒中などの脳病変に起因する嚥下障害
除外基準:
- 発声ができなかった参加者
- VFSS または標準化された嚥下評価結果が得られなかった参加者
- 肺活量測定を行っていない参加者
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
- 観測モデル:ケースコントロール
- 時間の展望:見込みのある
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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軽度の嚥下障害
評価後に経口摂取を開始できる
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音響特徴は発声ファイル経由で取得されます。 Apple社が提供するボイスレコーダーアプリを使用し、音声のサンプリング周波数は44,100Hzでした。 デジタル化された咳音信号は、iPad によって収集された全周波数帯域からのデータを使用するために、20 ~ 16,000 Hz の間でバンドパス フィルター処理されました。 いずれの場合も、スマートデバイスは患者から 20cm 離れた位置に配置されました。 |
重度の嚥下障害
経口摂取ではないため誤嚥のリスクが高い
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音響特徴は発声ファイル経由で取得されます。 Apple社が提供するボイスレコーダーアプリを使用し、音声のサンプリング周波数は44,100Hzでした。 デジタル化された咳音信号は、iPad によって収集された全周波数帯域からのデータを使用するために、20 ~ 16,000 Hz の間でバンドパス フィルター処理されました。 いずれの場合も、スマートデバイスは患者から 20cm 離れた位置に配置されました。 |
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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機能的経口摂取量スケール
時間枠:介入中に
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標準化された嚥下検査から得られる機能的経口摂取スケールによって測定される嚥下障害の重症度
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介入中に
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咳の強さ
時間枠:介入中に
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肺活量測定値: 自発的な咳の際の肺活量測定値によって測定される咳の強さ
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介入中に
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者:Sun Im, MD PhD、The Catholic University of Korea
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 (実際)
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
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- HC19EESE0060
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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