Algoritmo automatizado para la detección de sonido deglutorio

Este estudio examina la detección automática de sonidos de deglución para sujetos normales. Un sonido de deglución normal se caracteriza por tres fases que incluyen oral, faríngea y esofágica donde las complicaciones conducen a un trastorno de la deglución o disfagia. La prueba estándar de oro actual para esta anormalidad es videofluorografía, un procedimiento basado en rayos X con efectos secundarios perjudiciales de la radiación. Nuevas técnicas no invasivas son necesariamente exploradas para ayudar a evaluar el desempeño del mecanismo de deglución. Los últimos estudios desarrollados en estimación de flujo de aire acústico indican la necesidad de detectar y extraer segmentos de deglución de señales de sonido. La extracción es actualmente un proceso manual, tanto subjetivo como lento. Por lo tanto, un automatizado, El método objetivo y rápido se desarrolla en la forma de un algoritmo "inteligente" con la capacidad de tomar decisiones como técnicos capacitados y médicos. Se exploraron tres características de señales de sonido para ayudar en el proceso de clasificación (coeficientes AR, valores RMS y potencia promedio). Utilizando las características, se produjeron secuencias de clasificación para seis sujetos sanos que tragaban sonidos. Los resultados se compararon con valores conocidos (adquiridos a través de medios visuales y auditivos). Las características de RMS en combinación con el código "inteligente" producen el error más bajo, en promedio 20.7 ± 4.6%. Los estudios futuros incluyen probar variaciones de código de algoritmo inteligente para crear un algoritmo robusto. Además, el trabajo futuro incluye distintas edades de los sujetos de prueba, medios de prueba (texturas de bolo) y la creación de una interfaz de usuario de programa para la asistencia en la toma de decisiones.

Lisa J. Lazareck, Zahra K. Moussavi