Bayesian Inference of Vocal Fold Material Properties from Glottal Area Waveforms Using a 2D Finite Element Model
Notice bibliographique
Résumé
Bayesian estimation has been previously demonstrated as a viable method for developing subject-specific vocal fold models from observations of the glottal area waveform. These prior efforts, however, have been restricted to lumped-element fitting models and synthetic observation data. The indirect relationship between the lumped-element parameters and physical tissue properties renders extracting the latter from the former difficult. Herein we propose a finite element fitting model, which treats the vocal folds as a viscoelastic deformable body comprised of three layers. Using the glottal area waveforms generated by self-oscillating silicone vocal folds we directly estimate the elastic moduli, density, and other material properties of the silicone folds using a Bayesian importance sampling approach. Estimated material properties agree with the "ground truth" experimental values to within 3% for most parameters. By considering cases with varying subglottal pressure and medial compression we demonstrate that the finite element model coupled with Bayesian estimation is sufficiently sensitive to distinguish between experimental configurations. Additional information not available experimentally, namely, contact pressures, are extracted from the developed finite element models. The contact pressures are found to increase with medial compression and subglottal pressure, in agreement with expectation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».