Name: Ricerca sul rilevamento dellasma basata sullelaborazione del segnale vocale e sullapprendimento automatico (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-07-22T12:40:00.000+00:00
Duration: 4 min 4 s
Description: Scopri l'analisi vocale con machine learning per il rilevamento non invasivo dell'asma. Questo studio confronta gli algoritmi SVM e RF, dimostrando un'accuratezza del classificatore dell'87% e potenziali applicazioni cliniche.

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<ol><li>Huang, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((risk+factors%2C+and+management+of+asthma+in+China%3A+a+national+cross-sectional+study%5BTitle%5D)+AND+%22Lancet%22%5BJournal%5D)">risk factors, and management of asthma in China: a national cross-sectional study.</a> Lancet. 394 (10196), 407-418 (2019).</li>
<li>McCormack, M. C., Enright, P. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Making+the+diagnosis+of+asthma%5BTitle%5D)+AND+%22Respir+Care%22%5BJournal%5D)">Making the diagnosis of asthma.</a> Respir Care. 53 (5), discussion 590-2 583-590 (2008).</li>
<li>Backer, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diagnostic+work-up+in+patients+with+possible+asthma+referred+to+a+university+hospital%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+Clin+RespirJ%22%5BJournal%5D)">Diagnostic work-up in patients with possible asthma referred to a university hospital.</a> Eur Clin RespirJ. 2, (2015).</li>
<li>Fortuna, A. M., Feixas, T., González, M., Casan, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diagnostic+utility+of+inflammatory+biomarkers+in+asthma%3A+exhaled+nitric+oxide+and+induced+sputum+eosinophil+count%5BTitle%5D)+AND+%22Respir+Med%22%5BJournal%5D)">Diagnostic utility of inflammatory biomarkers in asthma: exhaled nitric oxide and induced sputum eosinophil count.</a> Respir Med. 101 (11), 2416-2421 (2007).</li>
<li>Gibson, P. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Monitoring+the+patient+with+asthma%3A+an+evidence-based+approach%5BTitle%5D)+AND+%22Allergy+Clin+Immunol%22%5BJournal%5D)">Monitoring the patient with asthma: an evidence-based approach.</a> Allergy Clin Immunol. 106 (1 Pt 1), 17-26 (2000).</li>
<li>Gibson, P. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Self-management+education+and+regular+practitioner+review+for+adults+with+asthma%5BTitle%5D)+AND+%22Cochrane+Database+Syst+Rev%22%5BJournal%5D)">Self-management education and regular practitioner review for adults with asthma.</a> Cochrane Database Syst Rev. (1), CD001117(2003).</li>
<li>Dogan, M., Eryuksel, E., Kocak, I., Celikel, T., Sehitoglu, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Subjective+and+objective+evaluation+of+voice+quality+in+patients+with+asthma%5BTitle%5D)+AND+%22J+Voice%22%5BJournal%5D)">Subjective and objective evaluation of voice quality in patients with asthma.</a> J Voice. 21 (2), 224-230 (2007).</li>
<li>Ihre, E., Zetterström, O., Ihre, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Voice+problems+as+side+effects+of+inhaled+corticosteroids+in+asthma+patients--a+prevalence+study%5BTitle%5D)+AND+%22J+Voice%22%5BJournal%5D)">Voice problems as side effects of inhaled corticosteroids in asthma patients--a prevalence study.</a> J Voice. 18 (3), 403-414 (2004).</li>
<li>Analysis of acoustic features for voice sound based classification of asthmatic and healthy subjects. Yadav, S., Keerthana, M., Gope, D., Uma, M. K., Ghosh, P. K. ICASSP 2020-2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Barcelona, Spain, , 6789-6793 (2020).</li>
<li>Isangula, K. G., Haule, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Leveraging+AI+and+machine+learning+to+develop+and+evaluate+a+contextualized+user-friendly+cough+audio+classifier+for+detecting+respiratory+diseases%3A+Protocol+for+a+diagnostic+study+in+rural+Tanzania%5BTitle%5D)+AND+%22JMIR+Res+Protoc%22%5BJournal%5D)">Leveraging AI and machine learning to develop and evaluate a contextualized user-friendly cough audio classifier for detecting respiratory diseases: Protocol for a diagnostic study in rural Tanzania.</a> JMIR Res Protoc. 13, e54388(2024).</li>
<li>Rogers, H. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Voice+as+a+biomarker+of+pediatric+health%3A+A+scoping+review%5BTitle%5D)+AND+%22Children+%28Basel%29%22%5BJournal%5D)">Voice as a biomarker of pediatric health: A scoping review.</a> Children (Basel). 11 (6), 684(2024).</li>
<li>MeLoDicA AI - machine learning based detection of asthma via vocal audio analysis. Looi, Z. Q., Ng, Z. H., Yak, R. X., Rosen, O., Kumar, A. 2024 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI), , 905-910 (2024).</li>
<li>Barua, P. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+asthma+detection+in+a+1326-subject+cohort+using+a+one-dimensional+attractive-and-repulsive+center-symmetric+local+binary+pattern+technique+with+cough+sounds%5BTitle%5D)+AND+%22Neural+Comput+%26+Applic%22%5BJournal%5D)">Automated asthma detection in a 1326-subject cohort using a one-dimensional attractive-and-repulsive center-symmetric local binary pattern technique with cough sounds.</a> Neural Comput & Applic. 36, 16857-16871 (2024).</li>
<li>Iqbal, M. D. A., Krishnamoorthy, D., Musthak, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Real+time+detection+and+forecasting+technique+for+asthma+disease+using+voice+signal+and+DENN+classifier%5BTitle%5D)+AND+%22Biomedical+Signal+Processing+and+Control%22%5BJournal%5D)">Real time detection and forecasting technique for asthma disease using voice signal and DENN classifier.</a> Biomedical Signal Processing and Control. 76, 103637(2022).</li>
<li>Wu, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ubi-Asthma%3A+Toward+ubiquitous+asthma+detection+using+the+Smartwatch%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Internet+of+Things+Journal%22%5BJournal%5D)">Ubi-Asthma: Toward ubiquitous asthma detection using the Smartwatch.</a> IEEE Internet of Things Journal. 10 (13), 11576-11587 (2023).</li>
<li>Schölkopf, B., Smola, A. J. Support vector machines. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSch%C3%B6lkopf%2C+B+%22Encyclopedia+of+Biostatistics%22">Encyclopedia of Biostatistics</a>. , 978-047197762 (1998).</li>
<li>Burges, C. J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+tutorial+on+support+vector+machines+for+pattern+recognition%5BTitle%5D)+AND+%22Data+Mining+and+Knowledge+Discovery%22%5BJournal%5D)">A tutorial on support vector machines for pattern recognition.</a> Data Mining and Knowledge Discovery. 2 (2), 121-167 (1998).</li>
<li>Liaw, A., Wiener, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Random+Forest%3A+Classification+and+Regression%5BTitle%5D)+AND+%22R+News%22%5BJournal%5D)">Random Forest: Classification and Regression.</a> R News. 2 (3), 18-22 (2002).</li>
<li>Cutler, D. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Random+forests+for+classification+in+ecology%5BTitle%5D)+AND+%22Ecology%22%5BJournal%5D)">Random forests for classification in ecology.</a> Ecology. 88 (11), 2783-2792 (2007).</li>
<li>Breiman, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Random+forests%5BTitle%5D)+AND+%22Machine+Learning%22%5BJournal%5D)">Random forests.</a> Machine Learning. 45 (1), 5-32 (2001).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>Device</td><td>Fornitore</td><td>Model/Version</td><td>Brand</td></tr><tr><td>Digital Recorder</td><td>ZOOM Audio Store</td><td>H6</td><td>ZOOM</td></tr><tr><td>GitHub</td><td>Sito ufficiale</td><td>2.47.1.2</td><td>Git</td></tr><tr><td>Matlab</td><td>https://www.mathworks.com/</td> <td>R2024b</td><td>MathWorks</td></tr><tr><td>Sito ufficiale di Pycharm</td><td></td><td>2024.1</td><td>Sito ufficiale di JetBrains</td></tr><tr><td>Python</td><td></td><td>3.12</td><td>Python</td></tr></tbody></table>

ricerca sul rilevamento dell'asma basata sull'elaborazione del segnale vocale e sull'apprendimento automatico

Asthma Detection Research Based on Voice Signal Processing and Machine Learning

Completamento della costruzione del database dell'indice delle funzioni vocali
Questo studio ha estratto con successo 467 metriche di funzionalità vocali attraverso un'analisi multilivello dei segnali vocali. Vedere l'URL GitHub precedente per gli indicatori delle funzionalità vocali 467. I metodi analitici impiegati includono l'analisi nel dominio del tempo, l'analisi nel dominio della frequenza, l'estrazione MFCC e la trasformazione delle caratteristiche in base agli standar...

Ricerca sul rilevamento dell'asma basata sull'elaborazione del segnale vocale e sull'apprendimento automatico

To analyze voice signals and identify asthma patients using voice signal analysis and machine learning techniques, we collected clear, low-noise ...

asthma-detection-research-based-on-voice-signal-processing-machine

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Bioengineering

Bioingegneria

Qui, descriviamo un protocollo per registrare e analizzare i segnali dell'elettromiografia respiratoria (EMG). Include i riferimenti anatomici per posizionare gli elettrodi EMG su diversi muscoli respiratori, rimuovere il rumore elettrocardiografico dai segnali EMG e acquisire il valore quadratico medio (RMS) dell'EMG e i tempi di inizio dell'attività.

Acquisizione e analisi semi-automatizzata dell'elettromiografia della superficie del muscolo respiratorio

Questo studio ha realizzato in modo efficace la classificazione automatizzata di due categorie distinte acquisendo dati sui suoni della tosse da pazienti con diagnosi di broncopneumopatia cronica ostruttiva (BPCO) e infezioni del tratto respiratorio (RTI), utilizzando un'integrazione di tecniche di elaborazione del segnale vocale e algoritmi di apprendimento automatico.

Classificazione del tono della tosse basata sull'apprendimento automatico: esplorazione diagnostica della broncopneumopatia cronica ostruttiva e delle infezioni del tratto respiratorio

L'obiettivo di questo protocollo è determinare le soglie di punteggio di confidenza specifiche per specie e sito utilizzando la regressione logistica per migliorare la precisione di rilevamento in grandi dataset acustici elaborati con software automatizzato di riconoscimento acustico.

Migliorare la precisione di rilevamento di un modello di riconoscimento acustico aviario tramite regressione logistica di grandi dataset acustici: uno studio di caso del pettirosso europeo (Erithacus rubecula)

Creazione di micro-tessuti con gel di collagene cilindriche, chiamati moduli, che contengono cellule embedded e la cui superficie è rivestita con le cellule endoteliali.

Fabbricazione di micro-tessuti utilizzando i moduli di Collagene Gel cellule contenenti

Dimostriamo il montaggio e l'applicazione di una scala molecolare dispositivo alimentato da una proteina topoisomerasi. Il costrutto è un bio-sensore molecolare che le etichette due tipi principali di rotture del DNA nelle sezioni di tessuto allegando due fluorofori diversi per i loro fini.

In Assemblea in vitro di semi-artificiale della macchina molecolare e il suo utilizzo per il rilevamento del danno al DNA

Elettrodi ione-selettivi All-a stato solido (Assise) costruiti da un polimero conduttivo trasduttore (CP) forniscono diversi mesi di vita funzionale in mezzi liquidi. Qui, descriviamo il processo di fabbricazione e la taratura di Assise in un formato lab-on-a-chip. L'ASSISE è dimostrato di aver mantenuto un profilo pendio vicino-Nernst dopo stoccaggio prolungato in mezzi biologici complessi.

Multi-analita biochip (MAB) Sulla base di elettrodi ionoselettivi All-a stato solido (ASSISE) per la ricerca fisiologica

Un doppio filamento di RNA interference (dsRNAi) tecnica viene impiegata per down-regolare il coenzima mais cinnamoil A reduttasi (ZmCCR1) gene a basso contenuto di lignina pianta. La lignina down-regulation dalla parete cellulare viene visualizzato mediante analisi al microscopio e quantificato con il metodo Klason. Cambiamenti di composizione in emicellulosa e cellulosa cristallina vengono analizzati.

La lignina down-regulation dei<em&gt; Zea mays</em&gt; Via dsRNAi e Klason lignina analisi

Vascolarizzazione è la chiave per approcci in ingegneria dei tessuti successo. Pertanto, tecnologie affidabili sono necessari per valutare lo sviluppo di reti vascolari in tessuto-costrutti. Qui vi presentiamo un metodo semplice e conveniente per visualizzare e quantificare vascolarizzazione in vivo.

Una pelle piena Difetto modello per valutare Vascolarizzazione di Biomateriali<em&gt; In Vivo</em

Viene descritto un protocollo per il design bioispirato per un dispositivo di campionamento basato sulle mascelle di un riccio di mare. Il processo di bioispirazione include l'osservazione dei ricci di mare, la caratterizzazione del bocchino, la stampa 3D dei denti e il loro assemblaggio e la bioesplorazione della struttura del dente.

Un protocollo per bioispirati Design: A terra Sampler Sulla base di Sea Urchin Jaws

Viene presentato un protocollo rapido per la digestione proteolitica con un microreattore triptico a flusso continuo costruito internamente accoppiato a uno spettrometro di massa a ionizzazione elettrospray (ESI). Vengono descritti la fabbricazione del microreattore, la configurazione sperimentale e il processo di acquisizione dei dati.

Veloce enzimatica Trattamento di proteine ​​per MS rilevamento con un microreattore flusso-through

Scopri l'analisi vocale con machine learning per il rilevamento non invasivo dell'asma. Questo studio confronta gli algoritmi SVM e RF, dimostrando un'accuratezza del classificatore dell'87% e potenziali applicazioni cliniche.

Ricerca sul rilevamento dell'asma basata sull'elaborazione del segnale vocale e sull'apprendimento automatico

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