Usability of Two Ultrasound Tongue Imaging Devices in Speech-Language Pathology
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Ultrasound tongue imaging is a promising tool in speech-language pathology; however, little is known about the usability of ultrasound scanners for speech-language pathologists (SLPs), who typically have low familiarity with ultrasound imaging. This study looks at the usability of two ultrasound scanner models for SLPs: a Sonosite all-in-one scanner with a wired probe, and a Clarius wireless probe scanner, used with a tablet app. METHOD: Twelve SLPs and phonetics experts (all female) participated in two filmed sessions in our lab where they learned to use the two models of scanners with custom-written manuals. Each scanner was used in each session to complete a simple task including recording videos of their or the experimenter's tongue. After each use of a scanner, participants completed a modified and translated version of the System Usability Scale. The time required to complete the task was measured. Two expert judges rated the quality of the video recordings. RESULTS: Participants took less time to complete the task and improved their choice of settings from the first to the second session, regardless of the scanner being used. In the usability scale, SLPs showed a higher satisfaction with the wireless tablet interface than with the all-in-one ultrasound interface. The tablet interface with the wireless scanner also allowed better choices of settings. However, in the second session, positioning of the probe was better with the all-in-one scanner, which has a smaller and lighter probe. CONCLUSIONS: For SLPs, the usability of a wireless ultrasound scanner with a mobile application seems better than that of an all-in-one scanner. However, its cumbersome probe seems to hamper probe positioning. Future studies should include a lightweight ultrasound scanner that connects via USB to a laptop or tablet and provide image interpretation training for the SLPs.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».