Direct Measurement and Modeling of Intraglottal, Subglottal, and Vocal Fold Collision Pressures during Phonation in an Individual with a Hemilaryngectomy
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to report on the first in vivo application of a recently developed transoral, dual-sensor pressure probe that directly measures intraglottal, subglottal, and vocal fold collision pressures during phonation. Synchronous measurement of intraglottal and subglottal pressures was accomplished using two miniature pressure sensors mounted on the end of the probe and inserted transorally in a 78-year-old male who had previously undergone surgical removal of his right vocal fold for treatment of laryngeal cancer. The endoscopist used one hand to position the custom probe against the surgically medialized scar band that replaced the right vocal fold and used the other hand to position a transoral endoscope to record laryngeal high-speed videoendoscopy of the vibrating left vocal fold contacting the pressure probe. Visualization of the larynx during sustained phonation allowed the endoscopist to place the dual-sensor pressure probe such that the proximal sensor was positioned intraglottally and the distal sensor subglottally. The proximal pressure sensor was verified to be in the strike zone of vocal fold collision during phonation when the intraglottal pressure signal exhibited three characteristics: an impulsive peak at the start of the closed phase, a rounded peak during the open phase, and a minimum value around zero immediately preceding the impulsive peak of the subsequent phonatory cycle. Numerical voice production modeling was applied to validate model-based predictions of vocal fold collision pressure using kinematic vocal fold measures. The results successfully demonstrated feasibility of in vivo measurement of vocal fold collision pressure in an individual with a hemilaryngectomy, motivating ongoing data collection that is designed to aid in the development of vocal dose measures that incorporate vocal fold impact collision and stresses.
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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) | 0,000 | 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 ».