Cervikal auskultation är en metod för att bedöma sväljförmågan. Dess förmåga att fungera som klassificeringsverktyg för en praktisk klinisk bedömningsmetod är dock inte helt klarlagd. I denna studie använde vi neurala nätverk klassificeringsmetoder i form av Deep Trolief nätverk för att klassificera svalor. Vi använde specifikt svalor som inte resulterade i kliniskt betydande aspiration och klassificerade dem på om de härrörde från friska försökspersoner eller ohälsosamma patienter. Dubbla axlar sväljer vibrationer från 1946 diskreta svalor registrerades från 55 friska och 53 ohälsosamma individer. Fourier transformer av båda signalerna användes som ingångar till nätverk av olika storlekar. Vi fann att de djupa nätverken i ett och flera lager fungerar nästan identiskt när man analyserar endast en enda vibrationssignal. Flerskiktade Deep Trofif-nätverk visade dock ungefär 5–10 % större noggrannhet och känslighet när båda signalerna analyserades samtidigt, vilket tyder på att relationen mellan dessa vibrationer i högre ordning är viktig för klassificering och bedömning.
Dudik m.fl. I REF föreslogs användning av cervikal auscultation från en mikrofon för att fungera som en klassificering av sväljning med hjälp av ett nätverk för djup tro i flera lager.
Deep Learning for Classification of Normal Swallows in Adults
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}