Effective Elicitation of Stuttering in Magnetic Resonance Imaging Data Collection Using a Suite of Connected Speech Tasks
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Articulatory behaviors during moments of stuttering have been understudied, largely due to the technical difficulty of collecting such data. Tracking moving articulators during stuttering requires advanced instrumentation, and eliciting stuttering in a lab setting poses challenges for experimental design. To address these difficulties, we present a novel methodology that combines real-time vocal tract magnetic resonance imaging (MRI) with a suite of connected speech tasks to elicit stuttering. METHOD: A high-performance 0.55 T MRI system, with a custom eight-channel upper airway coil and a spiral balanced steady-state free precession pulse sequence, was used to acquire real-time MRI speech production data from seven adults who stutter. During scans, participants performed three connected speech tasks that incorporate stuttering-inducing factors: (a) passage reading, (b) short interviews with the experimenter, and (c) picture description within a time limit. Speech tasks were interleaved with one another. RESULTS: Each participant produced over 100 stuttered words, covering various disfluency types and linguistic features. Fluent and disfluent productions of the same words were elicited, enabling direct articulatory comparisons. Participants did not show a significant decrease in the percentage of syllables stuttered (%SS) inside the scanner compared to outside, suggesting that our protocol effectively mitigated fluency-enhancing factors during scanning. %SS in each speech task varied substantially across participants, justifying the inclusion of multiple task types. Interleaving different tasks helped maintain a stable %SS throughout. The collected real-time MRI vocal tract videos reveal meaningful articulatory behaviors during stuttering that are not detectable via acoustics alone. CONCLUSIONS: The suite of specially designed speech tasks was effective in eliciting stuttering during real-time MRI data collection. Combining these speech tasks with dynamic MRI technology offers a powerful approach to studying the articulatory mechanisms of stuttering. In addition to real-time MRI, these speech tasks have the potential to be combined with other experimental instrumentation to facilitate collecting data specifically during stuttered speech.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».