使用人工智能系统在切除的犬喉中评估左和右声之间的垂直水平差异
Jaewon Kim1, Soo-Geun Wang2, Jin-Choon Lee3
1Department of Cognitive Science, Pusan National University, Doctor's Course, Busan, South Korea; Department of Otorhinolaryngology, Head and Neck Surgery, Pusan National University Yangsan Hospital, Yangsan, Gyeongsangnam-do, South Korea.
Journal of voice : official journal of the Voice Foundation
|January 12, 2024
概括
这项研究开发了一个使用DenseNet121-ConvLSTM的人工智能 (AI) 系统,以准确地分类声的垂直水平差异. 人工智能系统对评估单边声麻的患者表现有前途.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能在医学中的应用
- 声乐曲线 生物力学 生物力学
背景情况:
- 声之间的垂直水平差异可能会影响语音质量,并且在单方面声麻等情况中是相关的.
- 准确评估这些差异对于诊断和治疗规划至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估一种人工智能 (AI) 系统,用于分类声之间的垂直水平差异.
- 评估人工智能系统在区分高音和低音声位置方面的准确性.
主要方法:
- 使用了切除的狗喉模型,声深度各不相同.
- 使用DenseNet121-ConvLSTM深度学习模型进行多类分类.
- 在20,000张图像上训练模型,并在8,000张图像上进行测试,并进行外部数据集验证.
主要成果:
- DenseNet121-ConvLSTM模型实现了高精度,在训练中达到99.5%,在测试中达到88.0%.
- 外部数据集验证的总体准确率为90.8%,精度为91.6%,回忆率为90.9%,F1得分为91.2%.
结论:
- 开发的AI系统提供了一种准确且潜在的简单方法来分类声垂直水平差异.
- 这种人工智能系统在评估患者的垂直差异方面具有潜在的应用,特别是那些患有单边声麻的患者.
