音声修復のための簡素化された超音波フィードバック (SUFSR)

超音波バイオフィードバック療法 (UBT) は、発話中の舌をリアルタイムで観察できるため、残存言語聴覚障害の治療に有望であることが示されています。 しかし、UBT の臨床的有用性は、発話中に急速に変化する舌の変形をリアルタイムで超音波画像を解釈するという固有の難しさによって制限されます。 患者がこれらの画像から効果的なフィードバックを受けるためには、臨床医は複数のセッションにわたって広範な説明とオリエンテーションを提供する必要があります。 特に若い患者の場合、この豊富で複雑な視覚フィードバックは注意を内部に向け、手足や口の運動課題中のパフォーマンスや衝撃力の制御を低下させることが知られています。 さらに、言語聴覚障害は認知障害または行動障害を伴うことが多いため、多くの患者は舌超音波画像の解釈を習得することができません。 したがって、UBT の大きな期待は実現されていません。そのフィードバックがあまりにも複雑で、方向が間違っており、曖昧であるためです。

暗黙的運動学習に関する科学的研究は、(1) 話者がより単純な視覚的フィードバックによって誘導され、(2) 単純化により外部の注意が集中する場合、UBT が改善されることを示唆しています。 これらの性質を備えたフィードバックは、迅速かつ堅牢な感覚運動スキルの学習を促進することが知られています。 これらの原理を UBT に適用すると、言語聴覚障害を持つ人々に大きな利益がもたらされることが期待されます。

このプロジェクトの主な目標は、UBT と運動学習における最近の進歩を、残存言語聴覚障害のより良い臨床治療のために新しい簡素化された超音波バイオフィードバック システムに変換することです。 私たちが提案するシステムは、超音波によって捕捉された複雑な舌の動きを簡素化されたリアルタイムのフィードバック表示に変換し、舌の動きを目標の動きパターンに近づけるために各ユーザーに合わせてカスタマイズします。 臨床言語療法において最も複雑でイライラする音である /r/ と /l/ の修復に焦点を当てます。 リアルタイムの超音波画像の処理に基づいた舌の動きを追跡する新しい方法を使用して、/r/ および /l/ の生産中の舌部分の区別された動きを自動的に特徴付けます。 統計的クラスター分析を使用して、正しい生産を示すバイオフィードバックターゲットを特定します。 これらのターゲットは、シンプルで魅力的な視覚フィードバックを採用し、患者を正しい舌の動きに導くプロトタイプの簡略化された UBT システムに採用され、モチベーションを高めるゲーム化されたインターフェイスによって提示されます。 当社の簡素化されたUBTシステムはパイロット臨床試験で検証され、簡素化されたUBTは標準的なUBTよりも効果的であり、最も効果的なバイオフィードバックターゲットは舌の動きのより大きな分化を促進するものであるという仮説が検証されます。 その最終結果は、音声の超音波イメージング、リアルタイム画像処理、およびバイオフィードバックベースの運動プランニングにおける最近の進歩を、残存音声障害の治療を大幅に進歩させる新しい臨床 UBT ツールに変換することになるでしょう。