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Análise Multimodal de Distúrbios Estruturais da Voz Baseada em Vídeo de Fala e Laringoscópio Estroboscópico

Este estudo pretende coletar dados clínicos, como imagens de laringoscópio estrobário e dados de áudio vocálico de pacientes com distúrbios estruturais da voz e indivíduos saudáveis, e estabelecer um modelo de sistema multimodal de diagnóstico de distúrbios da voz usando algoritmos de aprendizado profundo. A multiclassificação de doenças que causam distúrbios de voz pode ser aplicada a pacientes com distúrbios de voz, mas não diagnosticados na prática clínica, auxiliando assim os médicos no diagnóstico de doenças e reduzindo erros de diagnóstico e diagnósticos perdidos. Além disso, alguns pacientes com distúrbios de voz podem ser tratados remotamente por meio do modelo de audiodiagnóstico, podendo oferecer melhor acompanhamento e sugestões de tratamento. A terapia de voz remota pode aliviar a situação atual de escassez de fonoaudiólogos em áreas remotas do nosso país e aumentar o número de pacientes que precisam de terapia de voz. oportunidade. A terapia de voz remota é mais econômica, mais flexível no tempo e mais econômica.

Visão geral do estudo

Status

Ainda não está recrutando

Condições

Descrição detalhada

  1. Detecção e classificação de lesões acústicas com base no aprendizado profundo da fala
  2. Detecção e Classificação de Lesões Acústicas com Base em Deep Learning de Imagens
  3. Detecção e Classificação de Lesões Acústicas Baseadas em Deep Learning Baseado em Multimodalidade

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Antecipado)

1

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Contato de estudo

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

20 anos a 80 anos (ADULTO, OLDER_ADULT)

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Neste estudo, 490 pacientes com distúrbios de voz (incluindo câncer de laringe, lesões laríngeas pré-cancerosas e lesões laríngeas benignas) e 50 pessoas saudáveis ​​foram coletadas de vídeos de laringoscopia estroboscópica e gravações de áudio de vogais. Sexo, curso da doença, VHI e outros dados clínicos.

Descrição

Critério de inclusão:

Câncer de laringe, lesões laríngeas pré-cancerosas, lesões laríngeas benignas com distúrbios da voz, pessoas saudáveis ​​sem doenças da garganta

Critério de exclusão:

  1. Uma história da cirurgia laríngea
  2. Pacientes com distúrbios da voz causados ​​por várias causas, exceto câncer de laringe, lesões laríngeas pré-cancerosas e lesões laríngeas benignas
  3. A qualidade do áudio não é clara, o laringoscópio estroboscópico não mostra claramente a área anatômica relacionada à glote e está subexposta e bloqueada;

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Machine deep learning classifica distúrbios de voz
Prazo: 6 de maio de 2022 a 30 de dezembro de 2023
Precisão
6 de maio de 2022 a 30 de dezembro de 2023
Aprendizado profundo de máquina classifica distúrbios de voz com multimodalidade
Prazo: 1 de janeiro de 2024 a 30 de dezembro de 2024
precisão
1 de janeiro de 2024 a 30 de dezembro de 2024
Machine deep learning classifica alteração patológica da voz no câncer de laringe
Prazo: 1 de janeiro de 2024 a 30 de dezembro de 2025
precisão
1 de janeiro de 2024 a 30 de dezembro de 2025

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Aprendizado profundo de máquina classifica distúrbios de voz com multimodalidade
Prazo: 1 de janeiro de 2024 a 30 de dezembro de 2025
lembrar
1 de janeiro de 2024 a 30 de dezembro de 2025

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Colaboradores

Investigadores

  • Cadeira de estudo: YueXin Cai, Sun Yat-sen Memorial Hospital,Sun Yat-sen University

Publicações e links úteis

A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.

Publicações Gerais

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (ANTECIPADO)

6 de maio de 2022

Conclusão Primária (ANTECIPADO)

30 de dezembro de 2025

Conclusão do estudo (ANTECIPADO)

20 de fevereiro de 2027

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

19 de abril de 2022

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

22 de abril de 2022

Primeira postagem (REAL)

27 de abril de 2022

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (REAL)

27 de abril de 2022

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

22 de abril de 2022

Última verificação

1 de março de 2022

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

INDECISO

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

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