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Enregistrement W2161124744 · doi:10.1109/ultsym.2015.0259

High speed imaging and measurement of laryngeal vibration during phonation using ultrafast ultrasonography: A preliminary study

2015· article· en· W2161124744 sur OpenAlexaboutno aff
Bowen Jing, Shanshan Tang, Liang Wu, Supin Wang, Mingxi Wan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhonationAcousticsVibrationLaser Doppler vibrometerVocal foldsSpeckle patternDoppler effectAcoustic radiation forceTransducerPhysicsOpticsUltrasoundLarynxWavelengthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Observation and measurement of laryngeal vibration during phonation is essential for study of voice production. Due to the advantages in noninvasiveness and penetration, conventional B mode ultrasonography has been introduced in our previous studies of laryngeal tissue vibration. However, its main drawbacks are the insufficient frame rate, drastically narrowed field of view(FOV) and line to line acquisition lag. Thus, ultrafast ultrasonography that offers a much wider FOV and ultrahigh frame rate is introduced in the present study for observation and measurement of laryngeal vibration. Ultrafast ultrasonography is achieved by emitting a plane wave using the full aperture of a linear array transducer on a scanner(SonixTouch, Ultrasonix, Canada) and then applying beamforming on received raw RF data. The FOV covers the whole glottis as well as sub- and supraglottal structures of the larynx. Non-stationary laryngeal vibration are recorded at 5000 fps when subjects start voicing vowel /u:/ during experiments. To measure the vibration, a RF speckle tracking algorithm based on normalized cross correlation is used. The cross correlation coefficient between the displaced and best matched reference speckle is also obtained at each point within the region of interest. The electroglottogram(EGG) is recorded as a reference indicator of vibration phase. The vibration of the vocal fold can be easily identified and shows clear correlation with EGG waveform. The non-stationary process of the vibration of sub and supra glottal tissue during onset of voicing is well quantified with high temporal resolution, while the vibration of the body and cover of the vocal fold appears chaotic and against mechanical principle. Measurement of vibration of the vocal fold body is compromised by its low signal-to-noise ratio. Measurement of vibration of the vocal fold edge is compromised by severe signal decorrelation. Nevertheless, ultrafast ultrasonography still can be used in visualization and measurement of the vibration and deformation of certain structures in the larynx. Thus, there is potential value of this technique being used in estimation of mechanical properties of laryngeal tissue.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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