MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2014049752 · doi:10.1121/1.4900572

Estimation of inferior-superior vocal fold kinematics from high-speed stereo endoscopic data <i>in vivo</i>

2014· article· en· W2014049752 sur OpenAlexaff
David Sommer, Isao T. Tokuda, Sean D. Peterson, Ken‐Ichi Sakakibara, Hiroshi Imagawa, Akihito Yamauchi, Takaharu Nito, Tatsuya Yamasoba, Niro Tayama

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsVocal foldsComputer scienceFold (higher-order function)Artificial intelligenceMotion (physics)Computer visionAcousticsMedicineAnatomyPhysicsLarynx

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite being an indispensable tool for both researchers and clinicians, traditional endoscopic imaging of the human vocal folds is limited in that it cannot capture their inferior-superior motion. A three-dimensional reconstruction technique using high-speed video imaging of the vocal folds in stereo is explored in an effort to estimate the inferior-superior motion of the medial-most edge of the vocal folds under normal muscle activation in vivo. Traditional stereo-matching algorithms from the field of computer vision are considered and modified to suit the specific challenges of the in vivo application. Inferior-superior motion of the medial vocal fold surface of three healthy speakers is reconstructed over one glottal cycle. The inferior-superior amplitude of the mucosal wave is found to be approximately 13 mm for normal modal voice, reducing to approximately 3 mm for strained falsetto voice, with uncertainty estimated at σ ≈ 2 mm and σ ≈ 1 mm, respectively. Sources of error, and their relative effects on the estimation of the inferior-superior motion, are considered and recommendations are made to improve the technique.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of the Acoustical Society of AmericaMême sujetVoice and Speech DisordersTravaux en français237 207