Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Vokalsegmentering for klassifisering av kronisk obstruktiv lungesykdom ved bruk av maskinlæring

22. november 2024 oppdatert av: Blekinge Institute of Technology
Dette arbeidet tar sikte på å evaluere om segmenteringen av vokalopptak samlet fra pasienter diagnostisert med KOLS og friske kontrollgrupper kan øke klassifiseringspresisjonen til maskinlæringsteknikker.

Studieoversikt

Status

Aktiv, ikke rekrutterende

Forhold

Intervensjon / Behandling

Detaljert beskrivelse

Stemmedata og sosiodemografiske data om kjønn og alder vil bli samlet inn gjennom «VoiceDiganostic»-applikasjonen fra selskapet Voice Diagnostic. Innsamlede vokalregistreringer vil bli segmentert og testet for å avgjøre om noen segmenter inneholder mer informasjon for diskriminering av KOLS fra friske kontrollgrupper.

Hvert segment vil bli transformert til matematiske vokale tiltak kalt stemmetrekk. Et datasett bestående av talefunksjoner i forbindelse med demografi og helsedata vil bli konstruert for hvert segment som igjen vil bli evaluert for klassifiseringsytelse ved hjelp av flere maskinlæringsalgoritmer.

Beskrivende statistisk analyse vil bli holdt på attributter som inneholder informasjon om inputdata og oppnådde resultater fra ML-algoritmer. De oppnådde resultatene vil bli presentert i form av oppsummeringstabeller og grafer.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Faktiske)

68

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiesteder

  • Sverige
    • Blekinge
      • Karlskrona, Blekinge, Sverige, 37179
        • Blekinge Institute of Technology

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

Ja

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Data vil bli samlet inn fra deltakere 18 år og eldre med og uten KOLS-diagnose vil bli rekruttert.

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  • er 18 år og eldre.

Ekskluderingskriterier:

  • være under 18 år og eldre.

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
Intervensjon / Behandling
KOLS
30 KOLS-deltakere, 16 kvinner og 14 menn.
Annen: KOLS
Et vokalsegmenteringsdatasett bestående av informasjon fra KOLS- og HC-grupper vil bli brukt til å eksperimentere med klassifiseringsytelsen til flere maskinlæringsteknikker på forskjellige segmenter av et vokalopptak.
Andre navn:
  • HC
HC
38 HC-deltakere, 20 kvinner og 18 menn.
Annen: KOLS
Et vokalsegmenteringsdatasett bestående av informasjon fra KOLS- og HC-grupper vil bli brukt til å eksperimentere med klassifiseringsytelsen til flere maskinlæringsteknikker på forskjellige segmenter av et vokalopptak.
Andre navn:
  • HC

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Klassifiseringsytelse
Tidsramme: 30 uker
Binær klassifiseringsytelse for ML-algoritmen på hvert segment.
30 uker

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Blekinge Institute of Technology

Samarbeidspartnere

Excellence Center at Linköping - Lund in Information Technology (ELLIIT)

Etterforskere

  • Hovedetterforsker: Johan Sanmartin Berglund, MD, PhD, Blekinge Institute of Technology

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

28. november 2023

Primær fullføring (Faktiske)

30. oktober 2024

Studiet fullført (Antatt)

30. november 2024

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

28. november 2023

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

5. desember 2023

Først lagt ut (Faktiske)

7. desember 2023

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Antatt)

25. november 2024

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

22. november 2024

Sist bekreftet

1. november 2024

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Nøkkelord

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • BTH-6.1.1-0169-2023

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

NEI

IPD-planbeskrivelse

Deltakerdata kan ikke deles på grunn av GDPR. Datasettet som opprettes kan imidlertid være tilgjengelig på forespørsel fra institusjonen.

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere