与机器学习模型的哮喘患者的语音分析
哮喘患者和健康个体中的语音分析：使用机器学习模型对哮喘控制水平和语音特征的比较评估
哮喘会导致各种因素损害语音产生，包括气道限制，炎症和粘液产生，从而导致语音频率和振幅变化。 因此，语音分析可以作为呼吸道疾病的指标。
计划在Türkiye进行一项国家，观察性的，病例对照研究，以分析健康受试者和哮喘患者之间语音差异，并评估使用机器学习模型来确定哮喘控制有效的哮喘的生物标志物的语音分析技术。
研究概览
详细说明
哮喘是一种以慢性炎症为特征的疾病。 根据症状的频率和使用缓解药物的使用，该疾病可以归类为“控制”或“不受控制”。 当前，GINA标准和哮喘控制测试可用于评估哮喘控制。
先前已经研究了呼吸功能与语音之间的关系，表明由于存在症状而导致哮喘患者的语音变化。 哮喘会导致各种因素损害语音产生，包括气道限制，炎症和粘液产生，从而导致语音频率和振幅变化。 因此，语音分析可以作为呼吸道疾病的指标。 了解潜在疾病引起的发声/声音的改变至关重要。
这项研究旨在分析健康受试者和哮喘患者之间的语音差异，并评估使用机器学习模型来确定哮喘控制有效生物标志物的语音分析技术。
这是一项将在Türkiye进行的国家，观察性的，横断面的研究。 该研究由两个阶段组成：在第一阶段，将使用从健康个体和诊断为哮喘的患者收集的语音数据开发机器学习（ML）模型。 在第二阶段，将测试该ML模型以检测不同水平哮喘控制水平的患者之间的语音差异。
研究类型
注册 (实际的)
联系人和位置
学习地点
-
-
-
Istanbul、火鸡、34100
- University of Health Sciences Yedikule Chest Diseases and Thoracic Surgery Training And Reseaerch Hospital
-
-
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
符合资格标准的Yedikule胸部疾病和胸腔手术培训和研究医院接受的患者将被录取为“哮喘组”。
医院的患者和其他健康个体的健康亲戚将入学“健康组”。
描述
哮喘组
纳入标准：
- 根据GINA标准和肺功能测试诊断为哮喘的患者，然后至少三个月
- 18-65岁。
- 签署知情同意文件
- 能够在研究期间遵守研究方案。
排除标准：
- 没有任何
健康组
纳入标准：
- 18-65岁的健康参与者
- 良好的一般健康
- 没有慢性呼吸系统疾病的病史
- 没有慢性全身疾病的史
- 在声音记录前五天内，没有上呼吸道感染的病史。
排除标准：
- 没有任何
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
哮喘组
被诊断出18至65岁的成年人被诊断为哮喘和随访至少3个月
|
语音录制
|
|
健康组
健康的参与者年龄在18-65岁之间的成年人与良好的一般健康
|
语音录制
|
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 |
|---|---|---|
|
语音特征的比较
大体时间：一个会话，每个参与者的一个会话中最多有7个语音样本记录，总共2分钟。
|
与机器学习和深度学习的哮喘患者和健康个体中语音特征的比较
|
一个会话，每个参与者的一个会话中最多有7个语音样本记录，总共2分钟。
|
次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
语音特征的分类
大体时间：每个参与者的一次会话中最多有7个语音样本记录，总共2分钟。
|
根据哮喘的全球倡议 - （GINA）使用机器学习和深度学习的标准对语音特征进行分类
|
每个参与者的一次会话中最多有7个语音样本记录，总共2分钟。
|
合作者和调查者
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.