Analiza głosu u pacjentów z chorobami neurologicznymi
Zaawansowana analiza głosu z algorytmami uczenia maszynowego u pacjentów z chorobami neurologicznymi
Przegląd badań
Status
Status
Warunki
Warunki
Interwencja / Leczenie
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
W tym badaniu badacze ocenią cechy kliniczne zdrowych uczestników i uczestników z zaburzeniami neurologicznymi, stosując dedykowane skale kliniczne. Ponadto badacze ocenią upośledzenie głosu za pomocą narzędzi do badania percepcyjnego. Następnie badacze zastosują analizę spektralną do oceny głównych składowych częstotliwości głosu u zdrowych uczestników oraz u pacjentów dotkniętych zaburzeniami neurologicznymi z wyraźnym upośledzeniem głosu. Aby rozróżnić zdrowych uczestników od pacjentów dotkniętych różnymi chorobami neurologicznymi, badacze zastosują analizę głosu opartą na klasyfikatorze maszyny wektorów nośnych (SVM), który oprócz głównych składowych częstotliwości głosu obejmował dużą liczbę cech.
W tym celu badacze szczegółowo ocenią czułość, swoistość, dodatnią wartość predykcyjną i ujemną wartość predykcyjną oraz dokładność wszystkich testów diagnostycznych. Ponadto badacze obliczą pole pod krzywymi charakterystyki operacyjnej odbiornika (ROC), aby zweryfikować optymalny próg diagnostyczny odzwierciedlony w powiązanym kryterium (Ass. Crit.) i Youden Index (YI). Aby ocenić możliwe korelacje kliniczno-instrumentalne, badacze wykorzystają również zmodyfikowany algorytm analizy SVM do obliczenia ciągłej wartości liczbowej (współczynnik wiarygodności [LR]) stanowiącej miarę nasilenia upośledzenia głosu dla każdego uczestnika.
Nagrania głosowe zostaną wykonane poprzez poproszenie uczestników o wykonanie określonego zadania mowy z ich zwykłą intensywnością, tonem i jakością głosu. Zadanie mowy będzie polegało na ciągłej emisji bliskiej środkowo-przedniej niezaokrąglonej samogłoski /e/ przez co najmniej 5 sekund. Nagrania głosu będą zbierane za pomocą dyktafonu wysokiej rozdzielczości umieszczonego w odległości 5 cm od ust. Próbki głosu zostaną nagrane w formacie liniowego PCM (.wav) z częstotliwością próbkowania 44,1 kHz i 24-bitowym rozmiarem próbki. Analiza głosu będzie składać się z trzech oddzielnych procesów: ekstrakcji cech, selekcji i klasyfikacji. Do ekstrakcji cech badacze wykorzystają dedykowane oprogramowanie OpenSMILE (audEERING GmbH, Niemcy). Następnie śledczy wybiorą i sklasyfikowają funkcję głosową za pomocą algorytmu SVM zawartego w Weka.
Typ studiów
Typ studiów
Zapisy (Oczekiwany)
Zapisy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Antonio Suppa, MD, PhD
- Numer telefonu: +0039 3494940365
- E-mail: antonio.suppa@uniroma1.it
Lokalizacje studiów
-
-
-
Pozzilli, Włochy, 86077
- Rekrutacyjny
- Antonio Suppa
-
Kontakt:
- Antonio Suppa
- Numer telefonu: +00393494940365
- E-mail: antonio.suppa@uniroma1.it
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dziecko
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Diagnostyka kliniczna zaburzeń neurologicznych
Kryteria wyłączenia:
- palenie
- obustronna/jednostronna utrata słuchu
- zaburzenia oddychania
- stany wpływające na struny głosowe, w tym guzki.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Liczba grup / kohort
Kohorty i interwencje
Grupa / KohortaGrupa / Kohorta |
Interwencja / LeczenieInterwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Pacjenci
Pacjenci dotknięci zaburzeniami neurologicznymi wykazujący znaczne upośledzenie głosu.
|
Zadanie mowy polegające na ciągłej emisji samogłoski /e/.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Analiza głosu
Ramy czasowe: Analiza głosu za pomocą algorytmów uczenia maszynowego zostanie wdrożona bezpośrednio po nagraniu głosu, podczas oceny klinicznej każdego uczestnika.
|
Funkcje głosowe uzyskane za pomocą algorytmu Support Vector Machine
|
Analiza głosu za pomocą algorytmów uczenia maszynowego zostanie wdrożona bezpośrednio po nagraniu głosu, podczas oceny klinicznej każdego uczestnika.
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Sponsor
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Rozpoczęcie studiów
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe
Ukończenie studiów (Oczekiwany)
Ukończenie studiów
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Pierwszy wysłany
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia wysłana aktualizacja
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
Inne numery identyfikacyjne badania
- DIPNEUROSCI_01
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .