Silent aspiration detection by breath and swallowing sound analysis
Notice bibliographique
Résumé
Detecting aspiration after swallows (the entry of bolus into trachea) is often a difficult task particularly when the patient does not cough; those are called silent aspiration. In this study, the application of acoustical analysis in detecting silent aspiration is investigated. We recorded the swallowing and the breath sounds of 10 individuals with swallowing disorders, who demonstrated silent aspiration during the fiberoptic endoscopic evaluation of swallowing (FEES) assessment. We analyzed the power spectral density (PSD) of the breath sound signals following each swallow; the PSD showed higher magnitude at low frequencies for the breath sounds following an aspiration. Therefore, we divided the frequency range below 300 Hz into 3 sub-bands, over which we calculated the average power as the characteristic features for the classification purpose. Then, the fuzzy k-means unsupervised classification method was deployed to find the two clusters in the data set: the aspirated and non-aspirated groups. The results were evaluated using the FEES assessments provided by the speech language pathologists. The results show 82.3% accuracy in detecting swallows with silent aspiration. Although the proposed method should be verified on a larger dataset, the results are promising for the use of acoustical analysis as a clinical tool to detect silent aspiration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».