Segmentação vocálica para classificação de doença pulmonar obstrutiva crônica usando aprendizado de máquina
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Os dados de voz e dados sociodemográficos sobre sexo e idade serão coletados por meio do aplicativo “VoiceDiganostic” da empresa Voice Diagnostic. As gravações de vogais coletadas serão segmentadas e testadas para determinar se alguns segmentos contêm mais informações para a discriminação da DPOC de grupos de controle saudáveis.
Cada segmento será transformado em medidas vocais matemáticas chamadas características de voz. Um conjunto de dados composto por recursos de voz em conjunto com dados demográficos e de saúde será construído para cada segmento que, por sua vez, será avaliado quanto ao desempenho de classificação usando vários algoritmos de aprendizado de máquina.
A análise estatística descritiva será realizada em atributos contendo informações sobre dados de entrada e resultados obtidos de algoritmos de ML. Os resultados alcançados serão apresentados na forma de tabelas resumo e gráficos.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
-
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Blekinge
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Karlskrona, Blekinge, Suécia, 37179
- Blekinge Institute of Technology
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-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- ter 18 anos ou mais.
Critério de exclusão:
- ter menos de 18 anos ou mais.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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DPOC
30 participantes com DPOC, 16 do sexo feminino e 14 do sexo masculino.
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Um conjunto de dados de segmentação vocálica composto por informações de grupos DPOC e HC será usado para experimentar o desempenho de classificação de diversas técnicas de aprendizado de máquina em diferentes segmentos de uma gravação vocálica.
Outros nomes:
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HC
38 participantes do HC, 20 do sexo feminino e 18 do sexo masculino.
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Um conjunto de dados de segmentação vocálica composto por informações de grupos DPOC e HC será usado para experimentar o desempenho de classificação de diversas técnicas de aprendizado de máquina em diferentes segmentos de uma gravação vocálica.
Outros nomes:
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Desempenho de classificação
Prazo: 30 semanas
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Desempenho de classificação binária do algoritmo de ML em cada segmento.
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30 semanas
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Johan Sanmartin Berglund, MD, PhD, Blekinge Institute of Technology
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Estimado)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- BTH-6.1.1-0169-2023
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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