Multimodale analyse van structurele stemstoornissen op basis van spraak- en stroboscopische laryngoscoopvideo
22 april 2022 bijgewerkt door: Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
Deze studie is bedoeld om klinische gegevens te verzamelen, zoals strobary-laryngoscoopbeelden en klinkeraudiogegevens van patiënten met structurele stemstoornissen en gezonde individuen, en om een multimodaal diagnosesysteem voor stemstoornissen vast te stellen door gebruik te maken van deep learning-algoritmen.
Multi-classificatie van ziekten die stemstoornissen veroorzaken kan worden toegepast op patiënten met stemstoornissen maar niet gediagnosticeerd in de klinische praktijk, waardoor clinici worden geholpen bij het diagnosticeren van ziekten en het verminderen van verkeerde diagnoses en gemiste diagnoses.
Bovendien kunnen sommige patiënten met stemstoornissen op afstand worden beheerd via het audiodiagnosemodel en kunnen hen betere opvolgings- en behandelingssuggesties worden gegeven.
Logopedie op afstand kan het huidige tekort aan logopedisten in afgelegen gebieden van ons land verlichten en het aantal patiënten dat logopedie nodig heeft vergroten.
mogelijkheid.
Stemtherapie op afstand is kosteneffectiever, flexibeler in de tijd en kosteneffectiever.
Studie Overzicht
Toestand
Nog niet aan het werven
Conditie
Gedetailleerde beschrijving
- Detectie en classificatie van akoestische laesies op basis van Speech Deep Learning
- Detectie en classificatie van akoestische laesies op basis van diep leren van beelden
- Detectie en classificatie van akoestische laesies op basis van deep learning op basis van multimodaliteit
Studietype
Observationeel
Inschrijving (Verwacht)
1
Contacten en locaties
In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.
Studiecontact
- Naam: YueXin Cai
- Telefoonnummer: 13825063663
- E-mail: caiyx25@mail.sysu.edu.cn
Deelname Criteria
Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
20 jaar tot 80 jaar (VOLWASSEN, OUDER_ADULT)
Accepteert gezonde vrijwilligers
Ja
Geslachten die in aanmerking komen voor studie
Allemaal
Bemonsteringsmethode
Niet-waarschijnlijkheidssteekproef
Studie Bevolking
In deze studie werden 490 patiënten met stemstoornissen (waaronder larynxkanker, laryngale precancereuze laesies en goedaardige larynxlaesies) en 50 gezonde mensen verzameld uit stroboscopische laryngoscopievideo's en klinkeraudio-opnamen.
Geslacht, ziekteverloop, VHI en andere klinische gegevens.
Beschrijving
Inclusiecriteria:
Larynxkanker, larynx precancereuze laesies, goedaardige larynxlaesies met stemstoornissen, gezonde mensen zonder keelaandoeningen
Uitsluitingscriteria:
- Een geschiedenis van larynxchirurgie
- Patiënten met stemstoornissen veroorzaakt door verschillende oorzaken behalve larynxkanker, larynx precancereuze laesies en goedaardige larynxlaesies
- De geluidskwaliteit is niet duidelijk, de stroboscopische laryngoscoop geeft het anatomische gebied gerelateerd aan de glottis niet duidelijk weer en is onderbelicht en geblokkeerd;
Studie plan
Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Machine deep learning classificeert stemstoornissen
Tijdsspanne: 6 mei 2022 - 30 december 2023
|
Nauwkeurigheid
|
6 mei 2022 - 30 december 2023
|
|
Machine deep learning classificeert stemstoornissen met multimodaliteit
Tijdsspanne: 1 januari 2024 - 30 december 2024
|
precisie
|
1 januari 2024 - 30 december 2024
|
|
Machine deep learning classificeert pathologische stemverandering bij larynxcarcinoom
Tijdsspanne: 1 januari 2024 - 30 december 2025
|
precisie
|
1 januari 2024 - 30 december 2025
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Machine deep learning classificeert stemstoornissen met multimodaliteit
Tijdsspanne: 1 januari 2024 - 30 december 2025
|
herinneren
|
1 januari 2024 - 30 december 2025
|
Medewerkers en onderzoekers
Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.
Medewerkers
Onderzoekers
- Studie stoel: YueXin Cai, Sun Yat-sen Memorial Hospital,Sun Yat-sen University
Publicaties en nuttige links
De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.
Algemene publicaties
- Martínez, David, Lleida Eduardo, Ortega Alfonso,Miguel Antonio, Villalba Jesús. Voice pathology detection on the Saarbrücken voice database with calibration and fusion of scores using multifocal toolkit. Advances in Speech and Language Technologies for Iberian Languages. Springer, Berlin, Heidelberg, 2012. 99-109
- Hegde S, Shetty S, Rai S, Dodderi T. A Survey on Machine Learning Approaches for Automatic Detection of Voice Disorders. J Voice. 2019 Nov;33(6):947.e11-947.e33. doi: 10.1016/j.jvoice.2018.07.014. Epub 2018 Oct 11.
- Al-Nasheri A, Muhammad G, Alsulaiman M, Ali Z. Investigation of Voice Pathology Detection and Classification on Different Frequency Regions Using Correlation Functions. J Voice. 2017 Jan;31(1):3-15. doi: 10.1016/j.jvoice.2016.01.014. Epub 2016 Mar 15.
- .Chuang, ZY,YuXT,Chen JY, Hsu YT,Xu ZZ,Wang CT,Lin FC,Fang SH. DNN-based approach to detect and classify pathological voice. In Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), Seattle, WA, USA, 10-13 December 2018
- Fang SH, Tsao Y, Hsiao MJ, Chen JY, Lai YH, Lin FC, Wang CT. Detection of Pathological Voice Using Cepstrum Vectors: A Deep Learning Approach. J Voice. 2019 Sep;33(5):634-641. doi: 10.1016/j.jvoice.2018.02.003. Epub 2018 Mar 19.
- Bethani Gty As H , Suwandi, Anggraini C D . Classification System Vocal Cords Disease Using Digital Image Processing.The 2019 IEEE International Conference on industry 4.0,Artifical Intelligence,and Communications Technology.2019.129-132
- Unger J, Lohscheller J, Reiter M, Eder K, Betz CS, Schuster M. A noninvasive procedure for early-stage discrimination of malignant and precancerous vocal fold lesions based on laryngeal dynamics analysis. Cancer Res. 2015 Jan 1;75(1):31-9. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-14-1458. Epub 2014 Nov 4.
- Xiong H, Lin P, Yu JG, Ye J, Xiao L, Tao Y, Jiang Z, Lin W, Liu M, Xu J, Hu W, Lu Y, Liu H, Li Y, Zheng Y, Yang H. Computer-aided diagnosis of laryngeal cancer via deep learning based on laryngoscopic images. EBioMedicine. 2019 Oct;48:92-99. doi: 10.1016/j.ebiom.2019.08.075. Epub 2019 Oct 5.
- Kim H, Jeon J, Han YJ, Joo Y, Lee J, Lee S, Im S. Convolutional Neural Network Classifies Pathological Voice Change in Laryngeal Cancer with High Accuracy. J Clin Med. 2020 Oct 25;9(11):3415. doi: 10.3390/jcm9113415.
- Godino-Llorente JI, Gomez-Vilda P. Automatic detection of voice impairments by means of short-term cepstral parameters and neural network based detectors. IEEE Trans Biomed Eng. 2004 Feb;51(2):380-4. doi: 10.1109/TBME.2003.820386.
- Ren J, Jing X, Wang J, Ren X, Xu Y, Yang Q, Ma L, Sun Y, Xu W, Yang N, Zou J, Zheng Y, Chen M, Gan W, Xiang T, An J, Liu R, Lv C, Lin K, Zheng X, Lou F, Rao Y, Yang H, Liu K, Liu G, Lu T, Zheng X, Zhao Y. Automatic Recognition of Laryngoscopic Images Using a Deep-Learning Technique. Laryngoscope. 2020 Nov;130(11):E686-E693. doi: 10.1002/lary.28539. Epub 2020 Feb 18.
- Bainbridge KE, Roy N, Losonczy KG, Hoffman HJ, Cohen SM. Voice disorders and associated risk markers among young adults in the United States. Laryngoscope. 2017 Sep;127(9):2093-2099. doi: 10.1002/lary.26465. Epub 2016 Dec 23.
Studie record data
Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.
Bestudeer belangrijke data
Studie start (VERWACHT)
6 mei 2022
Primaire voltooiing (VERWACHT)
30 december 2025
Studie voltooiing (VERWACHT)
20 februari 2027
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
19 april 2022
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
22 april 2022
Eerst geplaatst (WERKELIJK)
27 april 2022
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (WERKELIJK)
27 april 2022
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
22 april 2022
Laatst geverifieerd
1 maart 2022
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- SYSEC-KY-KS-2022-040
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
ONBESLIST
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Nee
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Nee
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .
Klinische onderzoeken op Stemstoornissen
-
University of HoustonOnbekend
-
New York City Health and Hospitals CorporationBeëindigdGlaucoom | Ziekte van het netvlies | Visuele Pathway DisorderVerenigde Staten
-
Neuro-Eye Diagnostic Systems, LLCNeuro-ophthalmology of Texas PLLCAanmelden op uitnodigingMacula ziekte | Visuele Pathway Disorder | Ziekte van de oogzenuwVerenigde Staten
-
Fondazione G.B. Bietti, IRCCSVoltooidGlaucoom | Optische neuropathie, ischemische | Optische zenuw | Visuele Pathway Disorder | Neurale geleidingItalië
-
University of MiamiNational Eye Institute (NEI)VoltooidGlaucoom | Maculaire degeneratie | Retinale degeneratie | Optische neuropathie | DrDeramus verdachte | Visuele Pathway DisorderVerenigde Staten
-
Isfahan University of Medical SciencesVoltooidZiekte van Tanger | Body Mass Index Quantitative Trait Locus 5 DisorderIran, Islamitische Republiek
-
Weill Medical College of Cornell UniversityUniversity of California, Los Angeles; University of Wisconsin, MilwaukeeVoltooidTourette syndroom | De stoornis van Gilles de la Tourette | Gilles de la Tourette | Gilles de la Tourette-syndroom | Ziekte van Gilles de la Tourette | Tourette-ziekte | Tic Disorder, Gecombineerde Vocale en Multiple Motor | Meerdere motorische en vocale ticstoornis, gecombineerd | Ziekte van Gilles... en andere voorwaarden