Safeguarding Athletes Against Head Injuries Through Advances in Technology: A Scoping Review of the Uses of Machine Learning in the Management of Sports-Related Concussion

publishedVersio

Betegségek automatikus szétválasztása időben eltolt akusztikai jellemzők korrelációs struktúrája alapján

Egyes betegségtípusok különböző módon befolyásolhatják beszédképzésünk összetett mechanizmusait, patológiás beszédet eredményezve. Biomarkerek kinyerése a beszédből megbízható jelzői lehetnek a különböző betegségtípusoknak. A cikk célja egészséges és különböző betegségtípusokban szenvedő bemondók beszédmintáinak különválasztása. A vizsgált betegségtípusok a következők: depresszió, Parkinson-kór, hangképző szervek morfológiai elváltozása, a funkcionális diszfónia és a rekurrens paresis. Az osztályozó bemenetére formánsfrekvenciák (F1, F2, F3), a mel-szűrő sáv energia értékei, a mel-frekvencia kepsztrális együtthatók (MFCCs), az alapfrekvencia (F0) és az intenzitás időben eltolt értékeinek korrelációs mátrixaiból származtatott értékei kerültek. Szupport vektor gépet, valamint k-legközelebbi szomszéd osztályozási eljárásokat használtunk az eredmények összehasonlítására. Hatosztályos osztályozás esetben a legjobb osztályozási pontosság 54.8%-nak adódott, míg négyosztályos esetben 77.6%. Az elért eredmények alapján kijelenthető, hogy egy beszédalapú rendszer létrehozható, amely segít a klinikai személyzetnek a korai diagnózis felállításában