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機械学習モデルの喘息患者の音声分析

2025年5月14日 更新者:MED-CASE

喘息患者と健康な個人の音声分析:喘息制御レベルと機械学習モデルとの音声特性の比較評価

喘息は、気道の制限、炎症、粘液の生成など、音声生産を損なうさまざまな要因につながる可能性があり、音声頻度と振幅の変化をもたらします。 したがって、音声分析は呼吸器疾患の指標として機能する可能性があります。

健康な被験者と喘息患者間の声の違いを分析し、機械学習モデルを使用して喘息制御の効果的なバイオマーカーを決定するための音声分析技術を評価するために、Türkiyeで全国的な観察的症例対照研究が計画されています。

調査の概要

状態

完了

条件

詳細な説明

喘息は、慢性炎症を特徴とする病気です。 症状の頻度と緩和薬の使用に基づいて、この病気は「制御」または「制御されていない」と分類できます。 現在、Ginaの基準と喘息制御テストを使用して、喘息制御を評価できます。

呼吸機能と発話の関係は以前に研究されており、症状の存在により喘息患者で声の変化が起こる可能性があることが明らかになりました。 喘息は、気道の制限、炎症、粘液の生成など、音声生産を損なうさまざまな要因につながる可能性があり、音声頻度と振幅の変化をもたらします。 したがって、音声分析は呼吸器疾患の指標として機能する可能性があります。 根本的な疾患による声道/声の変化を理解することが重要です。

この研究では、健康な被験者と喘息患者の間の声の違いを分析し、機械学習モデルを使用して喘息制御の効果的なバイオマーカーを決定するための音声分析技術を評価しようとしています。

これは、Türkiyeで行われる国家的、観察的、横断的研究です。 この研究は2つの段階で構成されています。最初の段階では、喘息と診断された健康な個人と患者の両方から収集された音声データを使用して、機械学習(ML)モデルが開発されます。 第2段階では、このMLモデルがテストされ、喘息コントロールの異なるレベルで患者の音声の違いを検出します。

研究の種類

観察的

入学 (実際)

344

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

      • Istanbul、七面鳥、34100
        • University of Health Sciences Yedikule Chest Diseases and Thoracic Surgery Training And Reseaerch Hospital

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

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

Yedikule胸部疾患および胸部外科訓練および研究病院で認められた患者は、適格性基準を満たしています。

病院の患者や他の健康な個人の健康な親relativeは、「健康なグループ」に登録されます。

説明

喘息グループ

包含基準:

  • ジーナ基準と肺機能検査に従って喘息と診断され、少なくとも3か月間続いた患者
  • 18-65歳。
  • インフォームドコンセント文書に署名します
  • 研究期間中に研究プロトコルに準拠することができます。

除外基準:

  • なし

健康なグループ

包含基準:

  • 18〜65歳の健康な参加者
  • 良い一般的な健康
  • 慢性呼吸器疾患の既往はありません
  • 慢性全身障害の歴史はありません
  • 5日前の音声記録以内に上気道感染症の病歴はありません。

除外基準:

  • なし

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

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
喘息グループ
喘息患者と診断された18歳から65歳までの成人は、喘息と診断され、少なくとも3か月間フォローアップされています

音声録音

  • 標準テキストを読む
  • テストワードを繰り返します
  • 5〜10秒間の母音と「O」の母音の誘発
健康なグループ
健康な一般的な健康状態の18〜65歳の健康な参加者の大人

音声録音

  • 標準テキストを読む
  • テストワードを繰り返します
  • 5〜10秒間の母音と「O」の母音の誘発

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
音声特性の比較
時間枠:1回のセッション、各参加者の1回のセッションで最大7音声サンプル録音、合計2分。
機械学習と深い学習を伴う喘息患者と健康な個人における音声特性の比較
1回のセッション、各参加者の1回のセッションで最大7音声サンプル録音、合計2分。

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
音声特性の分類
時間枠:参加者ごとに1回のセッションで最大7音声サンプル録音、合計2分。
喘息のグローバルイニシアチブによる音声特性の分類 - (ジーナ)機械学習と深い学習を使用した基準
参加者ごとに1回のセッションで最大7音声サンプル録音、合計2分。

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。

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)

2024年1月9日

一次修了 (実際)

2024年8月5日

研究の完了 (実際)

2025年2月20日

試験登録日

最初に提出

2025年1月15日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年2月5日

最初の投稿 (実際)

2025年2月11日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年5月18日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年5月14日

最終確認日

2025年5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

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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