Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bulbar ALS Detection Based on Analysis of Voice Perturbation and Vibrato

論文の概要: Bulbar ALS Detection Based on Analysis of Voice Perturbation and Vibrato

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10806v1
Date: Tue, 24 Mar 2020 12:49:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-20 09:43:05.373492
Title: Bulbar ALS Detection Based on Analysis of Voice Perturbation and Vibrato
Title（参考訳）: 声の摂動とビブラートの分析に基づくBulbar ALS検出
Authors: Maxim Vashkevich and Alexander Petrovsky and Yuliya Rushkevich
Abstract要約: 本研究の目的は,ALS患者の自動検出のための持続母音発声テストの有用性を検証することである。そこで我々は,音声信号から測定値の計算に必要な基本周期への分離手順の強化を提案した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 68.97335984455059
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: On average the lack of biological markers causes a one year diagnostic delay to detect amyotrophic lateral sclerosis (ALS). To improve the diagnostic process an automatic voice assessment based on acoustic analysis can be used. The purpose of this work was to verify the sutability of the sustain vowel phonation test for automatic detection of patients with ALS. We proposed enhanced procedure for separation of voice signal into fundamental periods that requires for calculation of perturbation measurements (such as jitter and shimmer). Also we proposed method for quantitative assessment of pathological vibrato manifestations in sustain vowel phonation. The study's experiments show that using the proposed acoustic analysis methods, the classifier based on linear discriminant analysis attains 90.7\% accuracy with 86.7\% sensitivity and 92.2\% specificity.
Abstract（参考訳）: 生物学的マーカーの欠如は、筋萎縮性側索硬化症(ALS)を検出するために1年間の診断遅延を引き起こす。診断プロセスを改善するために、音響解析に基づく自動音声アセスメントを用いることができる。本研究の目的は,ALS患者の自動検出のための持続母音発声テストの有用性を検証することである。そこで我々は,摂動測定(ジッタやシマなど)の計算に必要な基本周期に音声信号を分離する手法を提案する。また, 母音発声における病的ビブラート症状の定量的評価法を提案した。実験により, 線形判別分析に基づく音響解析手法を用いて, 感度86.7\%, 特異92.2\%で90.7\%の精度が得られた。

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