NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Nörolojik bozuklukları sesten ölçmek hızla büyüyen bir araştırma alanıdır ve göze çarpmayan ve büyük ölçekli bozukluk izlemesi için söz verir. Veri kayıt kurulumu ve veri analizi boru hatları, katılımcılardan etkili bir şekilde ilgili bilgileri elde etmek için hem çok önemli unsurlardır. Bu nedenle, çeşitli nörolojik bozukluklardaki uygulamalara üst düzey bir genel bakış sağlamak ve ortaya çıkan eğilimleri vurgulamak için sistematik bir inceleme yaptık. PRISMA tabanlı literatür aramaları PubMed, Web of Science ve IEEE Xplore aracılığıyla orijinal (yani yeni kaydedilmiş) veri kümelerinin toplandığı yayınları tanımlamak için yapılmıştır. İlgi bozuklukları psikiyatrik ve bipolar bozukluk, depresyon ve stres gibi nörodejeneratif bozuklukların yanı sıra amyotrofik lateral skleroz amyotrofik lateral skleroz, Alzheimer ve Parkinson hastalığı ve konuşma bozuklukları (afasi, disartri ve disfoni) idi. 43 geri alınan çalışmadan en belirgin olarak 19 keşfedilen veri kümesi ile Parkinson hastalığı temsil edilmektedir. Serbest konuşma ve okuma konuşma görevleri en çok bozukluklar arasında kullanılır. Popüler özellik çıkarma araç setlerinin yanı sıra, birçok çalışma özel yapım özellik setlerini kullanır. Psikiyatrik ve nörodejeneratif bozukluklarla akustik özelliklerin korelasyonları sunulmaktadır. Analiz açısından, bireysel özelliklerin önemi için istatistiksel analiz yaygın olarak kullanılmaktadır, ayrıca özellikle destek vektör makineleri ve az sayıda yapay sinir ağları ile tahminci modelleme yaklaşımları kullanılmaktadır. Gelecekteki çalışmalar için ortaya çıkan bir eğilim ve öneri, uzunlamasına veri toplamayı kolaylaştırmak ve katılımcıların davranışlarını daha doğal olarak yakalamak için günlük hayatta veri toplamaktır. Ortaya çıkan bir diğer eğilim, potansiyel olarak analitik performansı artırabilecek ek seslendirme yöntemleri kaydetmektir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Quantifying neurological disorders from voice is a rapidly growing field of research and holds promise for unobtrusive and large-scale disorder monitoring. The data recording setup and data analysis pipelines are both crucial aspects to effectively obtain relevant information from participants. Therefore, we performed a systematic review to provide a high-level overview of practices across various neurological disorders and highlight emerging trends. PRISMA-based literature searches were conducted through PubMed, Web of Science, and IEEE Xplore to identify publications in which original (i.e., newly recorded) datasets were collected. Disorders of interest were psychiatric as well as neurodegenerative disorders, such as bipolar disorder, depression, and stress, as well as amyotrophic lateral sclerosis amyotrophic lateral sclerosis, Alzheimer's, and Parkinson's disease, and speech impairments (aphasia, dysarthria, and dysphonia). Of the 43 retrieved studies, Parkinson's disease is represented most prominently with 19 discovered datasets. Free speech and read speech tasks are most commonly used across disorders. Besides popular feature extraction toolkits, many studies utilise custom-built feature sets. Correlations of acoustic features with psychiatric and neurodegenerative disorders are presented. In terms of analysis, statistical analysis for significance of individual features is commonly used, as well as predictive modeling approaches, especially with support vector machines and a small number of artificial neural networks. An emerging trend and recommendation for future studies is to collect data in everyday life to facilitate longitudinal data collection and to capture the behavior of participants more naturally. Another emerging trend is to record additional modalities to voice, which can potentially increase analytical performance.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.