機械学習は音声障害の診断に役立つ可能性がある

研究チームが関心を持っていた音声障害の中には、人の声帯に結節やポリープが形成され、通常の発声に支障をきたす可能性のあるものもありました。 この影響は、歌手、教師、または長時間にわたって高強度で声を使用する必要があるその他の仕事に就いている人々に時々見られます。

通常の機器に接続できる非侵襲的なウェアラブル加速度計を作成することにより、 スマートフォン, MITの研究者は、重要な診断ツールを手に入れることができると考えています。

「私たちは音声を測定しているのではなく、首を通る人の声帯の動きを測定しているのです」とMIT博士課程の学生、マルジー・ガセミ氏はデジタル・トレンドに語った。 「音を拾わないので、これはプライバシーにとって重要かもしれません。 自分の発言を録音する場合、このようなツールを自宅で 1 週間着用することに人々は不快感を感じるかもしれないと想像できますが、私たちは別のアプローチをとっています。」

この研究では、被験者は音声障害と診断された患者とそのような問題のない対照群の2つのグループのいずれかに分けられた。 次に、彼らは日常活動中に加速度計を装着し、被験者の声帯の開閉を表す 1 億 1,000 万個の「声門パルス」を捕捉しました。 その後、研究者らは機械学習を使用して、このデータを使用して、音声障害のある人とそうでない人を区別できるシステムを考案することができました。

このようなツールは現実世界に展開され、さまざまな音声障害の診断や治療の有効性のテストに使用される可能性があります。 「このタイプの加速度計信号は、将来あらゆる種類の状態を診断するために使用される可能性が大いにあります」とガーセミ氏は続けました。

プライバシーの「セールスポイント」と合わせて、これは特定の患者を心配する臨床医にとって非常に役立つツールになる可能性があります。

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