El accidente cerebrovascular es una condición devastadora que afecta la capacidad de las personas para comunicarse a través del habla, lo que lleva al aislamiento social y la mala calidad de vida. La evaluación cuantitativa del habla y los movimientos orofaciales es esencial para evaluar la discapacidad e identificar los objetivos del tratamiento. Sin embargo, hasta donde sabemos, no se ha desarrollado una herramienta para la evaluación orofacial automática, que considere múltiples aspectos de la discapacidad orofacial (por ejemplo, rango de movimiento además de la asimetría) para esta población clínica. En este trabajo, probamos un enfoque basado en video para la evaluación automática orofacial en sobrevivientes de derrames cerebrales, combinando sensores de profundidad de bajo costo y algoritmos de alineación facial para extraer características faciales. Doce pacientes después del accidente cerebrovascular y 11 sujetos de control fueron evaluados durante las tareas de habla y no habla. Mediante el uso de un pequeño conjunto de características que representa el rango de movimiento y la simetría de los movimientos de la cara, fue posible discriminar a los pacientes después del accidente cerebrovascular de los sujetos de control con alta precisión (87%).
Se proporcionan más información sobre la elección de la tarea y el algoritmo de alineación facial, lo que demuestra que un enfoque no paramétrico como SDM puede proporcionar mejores resultados. A través de este trabajo demostramos la viabilidad de una herramienta objetiva para apoyar a los médicos en la evaluación del habla y el deterioro orofacial después del accidente cerebrovascular...
Artículo completo: https://www.isca-speech.org/archive/Interspeech_2018/pdfs/2475.pdf
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