诊断吞咽困难患者的人工智能
2021年10月18日 更新者：Sun Im、The Catholic University of Korea
使用机器学习算法结合语音评估的声学特征对有吸入性肺炎风险的吞咽困难患者进行分类
在这项前瞻性研究中，我们使用 PRAAT 从患者在临床评估期间使用数字智能设备发声的尝试中提取声学参数。
根据这些参数，我们尝试 (1) 定义哪些 PRAAT 声学特征最有助于区分吞咽困难患者 (2) 使用复杂的 ML 技术开发算法，以最好地将 i) 吞咽困难患者和 ii) 呼吸困难高危患者分类咳嗽力差引起的并发症。
研究概览
详细说明
本研究为前瞻性研究，纳入2019年9月至2021年3月就诊于某大学附属三级医院康复医学科的吞咽困难患者。入组时进行语音录音，盲法评估，参与者首先以吞咽困难为主诉到康复科就诊。 咳嗽声是用 iPad（Apple，Cupertino，CA，USA）通过嵌入式麦克风记录的。
我们从声学文件中提取了 14 个语音参数，包括基频 (f0) 的平均值和标准偏差、谐波噪声比 (HNR)、表示频率不稳定性的抖动以及表示振幅的微光声音信号不稳定。
将执行机器学习算法和复杂的深度神经网络分析。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
449
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Kyounggido
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Bucheon、Kyounggido、大韩民国
- Department of Rehabilitation Medicine Bucheon St Mary's Hospital, Catholic University of Korea, College of Medicine
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
19年 至 90年 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不适用
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
首位因吞咽障碍转诊的中风患者
描述
纳入标准：
- 纳入标准
- 被转介进行吞咽评估的疑似吞咽障碍
- 可归因于包括中风在内的脑损伤的吞咽困难
排除标准：
- 无法发声的参与者
- 没有 VFSS 或标准化吞咽评估结果的参与者
- 没有肺活量测量的参与者
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：病例对照
- 时间观点：预期
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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轻度吞咽困难
评估后能够开始经口进食
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声学特征将通过发声文件获得。 使用了苹果公司提供的录音机应用程序，声音的采样频率为 44,100 Hz。 数字化的咳嗽声信号在 20 至 16,000 Hz 之间进行带通滤波，以使用 iPad 收集的整个频段的数据。 在每种情况下，智能设备都放置在距离患者 20 厘米的位置 |
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严重吞咽困难
非经口喂养和高吸入风险
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声学特征将通过发声文件获得。 使用了苹果公司提供的录音机应用程序，声音的采样频率为 44,100 Hz。 数字化的咳嗽声信号在 20 至 16,000 Hz 之间进行带通滤波，以使用 iPad 收集的整个频段的数据。 在每种情况下，智能设备都放置在距离患者 20 厘米的位置 |
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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功能性经口摄入量表
大体时间：在干预期间
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通过标准化吞咽测试获得的功能性口腔摄入量表测量的吞咽困难严重程度
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在干预期间
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咳嗽强度
大体时间：在干预期间
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肺活量值：在自主咳嗽期间通过肺活量值测量的咳嗽强度
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在干预期间
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Sun Im, MD PhD、The Catholic University of Korea
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2019年9月1日
初级完成 (实际的)
2021年9月1日
研究完成 (实际的)
2021年10月1日
研究注册日期
首次提交
2021年10月1日
首先提交符合 QC 标准的
2021年10月18日
首次发布 (实际的)
2021年10月28日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2021年10月28日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2021年10月18日
最后验证
2021年10月1日
更多信息
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