Elevating Patient Care With Deep Learning: High-Resolution Cervical Auscultation Signals for Swallowing Kinematic Analysis in Nasogastric Tube Patients
Notice bibliographique
Résumé
Patients with nasogastric (NG) tubes require careful monitoring due to the potential impact of the tube on their ability to swallow safely. This study aimed to investigate the utility of high-resolution cervical auscultation (HRCA) signals in assessing swallowing functionality of patients using feeding tubes. HRCA, capturing swallowing vibratory and acoustic signals, has been explored as a surrogate for videofluoroscopy image analysis in previous research. In this study, we analyzed HRCA signals recorded from patients with NG tubes to identify swallowing kinematic events within this group of subjects. Machine learning architectures from prior research endeavors, originally designed for participants without NG tubes, were fine-tuned to accomplish three tasks in the target population: estimating the duration of upper esophageal sphincter opening, estimating the duration of laryngeal vestibule closure, and tracking the hyoid bone. The convolutional recurrent neural network proposed for the first task predicted the onset of upper esophageal sphincter opening and closure for 67.61% and 82.95% of patients, respectively, with an error margin of fewer than three frames. The hybrid model employed for the second task successfully predicted the onset of laryngeal vestibule closure and reopening for 79.62% and 75.80% of patients, respectively, with the same error margin. The stacked recurrent neural network identified hyoid bone position in test frames, achieving a 41.27% overlap with ground-truth outputs. By applying established algorithms to an unseen population, we demonstrated the utility of HRCA signals for swallowing assessment in individuals with NG tubes and showcased the generalizability of algorithms developed in our previous studies. Clinical impact: This study highlights the promise of HRCA signals for assessing swallowing in patients with NG tubes, potentially improving diagnosis, management, and care integration in both clinical and home healthcare settings.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».