音声とストロボ喉頭鏡ビデオに基づく構造的音声障害のマルチモーダル解析

本研究では、構造的音声障害患者および健常者のストロボ喉頭鏡画像や母音音声データなどの臨床データを収集し、深層学習アルゴリズムを用いてマルチモーダル音声障害診断システムモデルを確立することを目的としています。 音声障害を引き起こす疾患の多分類は、臨床診療では診断されていない音声障害のある患者に適用でき、それによって臨床医が疾患を診断し、誤診や見逃された診断を減らすのに役立ちます。 さらに、音声障害のある一部の患者は、音声診断モデルを介してリモートで管理でき、より適切なフォローアップと治療の提案を行うことができます。 遠隔音声療法は、わが国の僻地における言語療法士不足の現状を緩和し、音声療法を必要とする患者の数を増やすことができます。 機会。 遠隔音声療法は、費用対効果が高く、時間の柔軟性が高く、費用対効果が高くなります。