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Autoencoder를 이용한 음성 신호 기반의 연하장애 검출 기법

DC Field Value Language
dc.contributor.author강상익-
dc.contributor.author조경일-
dc.contributor.author금명철-
dc.contributor.author서경천-
dc.contributor.author박윤길-
dc.contributor.author박진영-
dc.contributor.author차은실-
dc.contributor.author정석영-
dc.contributor.author이주강-
dc.contributor.author유제현-
dc.contributor.author최경효-
dc.date.accessioned2023-04-07T01:09:35Z-
dc.date.available2023-04-07T01:09:35Z-
dc.date.created2023-06-13-
dc.date.issued2022-02-
dc.identifier.issn1976-7102-
dc.identifier.urihttps://ir.ymlib.yonsei.ac.kr/handle/22282913/193780-
dc.description.abstract본 논문에서는 autoencoder를 이용하여 음성 기반의 연하장애 검출 방법을 제시한다. 기존의 음성을 이용한 물 삼킴 검사(water swallowing test)는 손쉽게 연하장애를 검할 수 있는 방법이지만 낮은 정확도로 인한 문제점을 가지고 있다. 높은 성능의 음성 기반의 연하장애 판단을 위해 기계 학습 기반의 음성 분석 방법을 제안한다. 구체적으로, 연하장애를 검진하는 대표적인 방법인 VFSS(Video Fluoroscopic Swallowing Study) 검사 전, 후의 /a/ 음성 데이터를 기반으로 비정상 탐지에 강인한 성능을 보이는 autoencoder를 이용하여 연하장애를 판단한다. 학습을 위해 33명의 정상인 데이터를 사용하였고 정상인 16명, 연하장애 환자39명을 대상으로 기존의 Praat을 이용한 방법보다 23%p 검출 성능을 향상을 보였다.-
dc.description.statementOfResponsibilityrestriction-
dc.languageKorean-
dc.publisher한국재활복지공학회-
dc.relation.isPartOfJournal of Rehabilitation Welfare Engineering & Assistive Technology(재활복지공학회논문지)-
dc.rightsCC BY-NC-ND 2.0 KR-
dc.titleAutoencoder를 이용한 음성 신호 기반의 연하장애 검출 기법-
dc.title.alternativeSpeech Signal based Dysphagia Detection using Autoencoder-
dc.typeArticle-
dc.contributor.collegeCollege of Medicine (의과대학)-
dc.contributor.departmentDept. of Rehabilitation Medicine (재활의학교실)-
dc.contributor.googleauthor강상익-
dc.contributor.googleauthor조경일-
dc.contributor.googleauthor금명철-
dc.contributor.googleauthor서경천-
dc.contributor.googleauthor박윤길-
dc.contributor.googleauthor박진영-
dc.contributor.googleauthor차은실-
dc.contributor.googleauthor정석영-
dc.contributor.googleauthor이주강-
dc.contributor.googleauthor유제현-
dc.contributor.googleauthor최경효-
dc.relation.journalcodeJ01734-
dc.subject.keywordDysphagia-
dc.subject.keywordAutoencoder-
dc.subject.keywordAnomaly detection-
dc.subject.keywordVFSS-
dc.subject.keywordVoice-based diagnosis-
dc.contributor.alternativeNamePark, Yoon Ghil-
dc.contributor.affiliatedAuthor박윤길-
dc.contributor.affiliatedAuthor박진영-
dc.contributor.affiliatedAuthor차은실-
dc.contributor.affiliatedAuthor정석영-
dc.citation.volume16-
dc.citation.number1-
dc.citation.startPage13-
dc.citation.endPage18-
dc.identifier.bibliographicCitationJournal of Rehabilitation Welfare Engineering & Assistive Technology(재활복지공학회논문지), Vol.16(1) : 13-18, 2022-02-
dc.identifier.rimsid79593-
dc.type.rimsART-
dc.description.journalClass2-
dc.description.journalClass2-
dc.subject.keywordAuthorDysphagia-
dc.subject.keywordAuthorAutoencoder-
dc.subject.keywordAuthorAnomaly detection-
dc.subject.keywordAuthorVFSS-
dc.subject.keywordAuthorVoice-based diagnosis-
dc.identifier.kciidART002814902-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
Appears in Collections:
1. College of Medicine (의과대학) > Dept. of Rehabilitation Medicine (재활의학교실) > 1. Journal Papers
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