Automated classification of swallowing and breadth sounds
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to develop an automated and objective method to separate swallowing sounds from breath sounds. Swallowing sound detection can be utilized as part of a system for swallowing mechanism assessment and diagnosis of swallowing dysfunction (dysphagia) by acoustical means. In this study, an algorithm based on multilayer feed forward neural networks is proposed for decomposition of tracheal sound into swallowing and respiratory segments. Among many features examined, root-mean-square of the signal, the average power of the signal over 150-450 Hz and waveform fractal dimension were selected features applied to the neural network as inputs. Findings from previous studies about temporal and durational patterns of swallowing and respiration were used in a smart algorithm for further identification of the swallow and breath segments. The proposed method was applied to 18 tracheal sound recordings of 7 healthy subjects (ages 13-30 years, 4 males). The results were validated manually by visual inspection using airflow measurement and spectrogram of the sounds and auditory means. The algorithm was able to detect 91.7% of swallows correctly. The average of missed swallows and average of false detection were 8.3% and 9.5%, respectively. With additional preprocessing and post processing, the proposed method may be used for automated extraction of swallowing sounds from breath sounds in healthy and dysphagic individuals.
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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 | 0,000 | 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 ».