안전하지 않은 기도 보호를 가진 성인의 자궁경부 청진 신호에 대한 통계적 분석

우리의 데이터 수집 프로토콜,신호 처리 단계 및 특징 추출 기술은 모두 비 흡인 연하 장애 피험자를 대상으로 한 이전 작업과 동일합니다.검토중인 성인의 진동). 완전성을 위해,전체 프로세스는 우리의 실험 그룹의 설명에 사소한 변경과 함께 아래에 포함되어 있습니다. 연구를위한 프로토콜은 피츠버그 대학의 기관 검토위원회에 의해 승인되었다.

데이터 수집

우리의 녹음 장비는 양면 테이프로 참가자의 앞쪽 목에 부착 된 3 축 가속도계와 접촉 마이크로 구성되었습니다. 이 가속도계는 맞춤형 플라스틱 케이스에 장착되었으며,최고 신호 품질을 제공하기 위해 앞서 설명한 대로 크리코이드 연골 위에 부착되었습니다. 주요 가속도계 축은 경추에 대략 평행하고 코로나 평면에 수직으로 정렬되었으며 각각 우수한 열등 및 전방-후방 축이라고합니다. 세 번째 축 비교 신호 건강 한 과목의 우리의 연구에서 사용 되지 않은이 연구에 대 한 사용 되지 않았습니다. 이 센서는 전원 공급 장치(모델 1504,캘리포니아 주 요바 린다)에 의해 구동되었으며,결과 신호는 0.1 에서 3000 까지 10 배 증폭으로 필터링되었습니다(모델 55,잔디 기술,워릭,로드 아일랜드). 가속도계의 각 축에 대한 전압 신호는 모두 내쇼날인스트루먼트 6210 에 공급되었고,랩뷰 프로그램 시그널 익스프레스(내쇼날인스트루먼트,텍사스 오스틴)에 의해 20 킬로헤르츠로 기록되었다. 이 설정은 이전 연구에서 삼키는 활동을 감지하는 데 효과적인 것으로 나타났습니다. 두 센서 사이의 접촉을 방지하고 상부기도의 방사선 사진의 방해를 방지하기 위해,하지만 여전히 거의 같은 위치에서 이벤트를 기록 할 수 있도록 마이크로폰은 가속도계 아래 약간 기관의 오른쪽 측면을 향해 배치했다. 이 위치는 이전에 삼키는 소리 신호를 수집하는 데 적합하다고 설명되었습니다. 마이크는 전원 공급 장치에 의해 전원이 공급되고’9’의 볼륨으로’라인’임피던스로 설정되었으며 그 결과 전압 신호가 앞서 언급 한대로 전송되었습니다. 이 신호는 삼키는 소리의 대역폭에 대한 상한이 아직 발견되지 않았기 때문에 필터링되지 않은 상태로 남겨졌습니다. 신호는 신호 익스프레스 20 키로헤르쯔. 이 센서는 이전에 부착되어 비디오 플루오로스코픽 삼키는 평가 중에 데이터를 수집 할 수 있으므로 동시 비디오 플루오로스코픽 이미지도 획득되었습니다. 이미지를 출력에 의해 엑스레이 기계(Ultimax 시스템,도시바,Tustin,CA)었 입력 비디오 캡처 카드(AccuStream Express HD,선견지명 영상,Chelmsford,MA)의 기록으로 Labview 같은 프로그램입니다.

피츠버그 대학 메디컬 센터(펜실베이니아 주 피츠버그)에서 비디오 플루오로스코픽 삼키는 평가를받을 예정인 연하 곤란증이 의심되는 총 76 명의 환자가 샘플로 사용되었습니다. 참가자는 구강 인두 삼키는 기능의 도구 적 평가를 위해 음성 언어 병리학 서비스에 언급 된 사람의 일반적인 입원 환자 및 외래 환자 인구에서 모집되었습니다. 연하 곤란과 이 조건의 상호 작용을 가진 환자에 있는 다수 동반병의 높은 보급 결과로 연하 곤란을 일으키는 원인이 되고 있습니다,단 하나 승인 또는 병원 취득된 진단이 그들의 연하 곤란의 유일한 원인으로 정확하게 지적될 수 있던 몇몇 환자가 있었습니다. 우리 코호트에서 가장 흔한 진단 중에는 뇌졸중(17),장기 이식(13 폐,3 심장,간,신장 또는 여러 기관),달리 명시되지 않은 연하 곤란(19),호흡 부전(7),비 뇌졸중 신경계 질환(6),암-폐,식도,두경부(3)및 폐렴(8). 총 17 명의 환자(남성 10 명,여성 7 명,평균 67 세)가 현재 뇌졸중 진단을 받았으며 나머지 59 명(남성 40 명,여성 19 명,평균 61 세)은 뇌졸중과 관련이없는 의학적 상태를 가졌습니다. 주요 머리 또는 목 수술의 역사를 했다 그 환자 기관 절개술 튜브 등 앞쪽 목을 방해 하는 보조 장치를 장착 했다 또는 충분 하지 않은 정보에 입각 한 동의를 제공 하는 능력 연구에 포함 되지 않은 하지만 다른 조건 제외 했다. 연하 곤란증 환자는 비디오 내시경 검사가 개별 환자에 맞게 검사관이 일상적으로 수정하기 때문에 표준화 된 데이터 수집 절차를 거치지 않았습니다. 이 데이터 수집 방법은 실제 임상 환경을보다 밀접하게 나타냅니다. 분석 된 모든 제비는 참가자의 머리가 중립 머리 위치에있는 동안 만들어진 것으로 제한되었습니다. 다음과 같은 기동으로 만든 제비 노력 제비,성문 상 삼키기,또는 멘델 손 기동도 제외되었습니다. 검사 중에 삼킨 액체에는 냉장(5,000 밀리리터)바리 바 얇은 액체,5 밀리리터 일관성 및 바리 바 과즙이 포함되었으며,(브라코,밀란,이타)환자가 스스로 선택한 편안한 볼륨으로 컵에서자가 투여하거나 검사관이 5 밀리리터의 스푼에서 약 3 밀리리터의 볼륨으로 투여 한 것으로 제시되었습니다. 총 468 개의 제비(뇌졸중 환자에서 128 개,없는 340 개)는 후두로 볼 루스가 약간 침투 한 반면 53 개의 제비(뇌졸중 환자에서 19 개,없는 34 개)는 더 큰 침투 또는 잔류 물을 가졌습니다. 이 그룹은 첫 번째 그룹에서 3 점 이하의 침투 흡인 점수 또는 두 번째 그룹에서 4 점 이상의 점수를 갖는 것으로 분류 할 수 있으며 그 중요성은 다음 섹션에서 설명합니다.

신호 처리 및 분석

가속도계로 기록 된 데이터는 신호 품질을 향상시키기 위해 여러 처리 단계를 거쳤습니다. 이전 날짜에 입력 없이 표시 될 때 장치에서 기록 된 신호는 장치의 노이즈의 자동 퇴행 모델을 생성 하는 데 사용 되었다. 이 모델의 계수는 기록 된 신호에서 장치 노이즈를 제거하는 데 사용 된 유한 임펄스 응답 필터를 생성하는 데 사용되었습니다. 그 후,모션 아티팩트 및 기타 저주파 노이즈가 최소 제곱 스플라인을 사용하여 신호에서 제거되었습니다. 특히,우리는 4 차 스플라인을 사용했는데,여기서 엔 샘플의 데이터 포인트의 수이며,에프 에스는 데이터의 원래 10 킬로헤르츠 샘플링 주파수이고,에프 엘 각각 상하 또는 전방-후방 방향에 대해 3.77 또는 1.67 헤르츠입니다. 에프 엘 에 대 한 값을 계산 하 고 이전 연구에서 최적화 했다. 마지막으로,우리는 웨이블릿 잡음 제거 기술을 활용 하 여 신호에 광대역 잡음의 영향을 최소화 하려고 했습니다. 특히,우리는 소프트 임계 값과 함께 10 차 메이어 웨이블릿을 사용하기로 결정했습니다. 여기서 엔 은 데이터 세트의 샘플 수이고 노이즈의 추정 표준 편차 인 100 은 다운 샘플링 된 웨이블릿 계수의 중앙값을 0.6745 로 나눈 값으로 정의됩니다. 우리는 적절한 계수를 다시 계산 한 후 마이크 신호에 동일한 전나무 필터링 및 웨이블릿 노이즈 제거 기술을 적용했습니다. 아니 스플라인 또는 다른 낮은 주파수 제거 기술 우리 같은 주파수는 중요 한 사운드 정보를 포함 하는 경우 조사 하지 했다 때문에 삼 키는 소리에 적용 했다.

두 심사 위원,연하 곤란증 연구 경험을 가진 그의 간 및 내부 평가자 신뢰성이 연구에서 사용 된 조치에 모두 음성 언어 병리학 이전 발표 된 연구에서 설립 된,시각적으로 두 개의 매개 변수를 측정하기 위해 형광 투시 데이터를 검사: 삼키는 세그먼트의 지속 시간 및기도 침투 또는 흡인 정도 침투 흡인 척도를 사용하여 삼키는 세그먼트 동안. 이러한 심사 위원 중 하나는 세그먼트 기간 발병 및 오프셋 표시 특정 프레임의 선택에 대 한 의사 결정 규칙을 개발 하 고 8 점 침투-포부 규모를 사용 하 여 삼키기 동안 기도 보호의 정도 평가 침투 포부 규모의 공동 개발자입니다. 그런 다음 그들은 이러한 비디오 프레임의 선택 방법에 두 번째 판사를 훈련 시켰습니다. 훈련 후,두 심사 위원은 25 개의 익숙하지 않은 비디오 녹화 제비 세트를 평가했으며,그 중 어느 것도 현재 연구의 참가자 데이터에 포함되지 않았습니다. 판단 신뢰도는 클래스 내 상관 계수를 사용하여 평가되었습니다. 평가자 내 및 평가자 간 클래스 내 상관 계수는 모두 0.998 이었다. 세그먼트 기간 및 침투-흡인 점수에 대 한 허용 가능한 내부 및 평가자 간 신뢰성의 설립에 따라 두 번째 판사 다음 세그먼트 발병,세그먼트 오프셋 및 현재 연구에 설명 된 각 제비에 대 한 침투-흡인 규모 점수 평가.

가속도 측정 데이터에 눈을 멀게 한이 심사 위원은 각 개별 제비를 분류하고 라벨링했습니다. 삼키기 세그먼트의 시작(시작)은 삼킨 볼 루스의 앞 가장자리가 하악골의 라무스의 뒤쪽 경계에 의해 엑스레이 이미지의 그림자와 교차하는 시간으로 정의되었으며,끝(오프셋)은 설골이 삼키기 관련 인두 활동과 관련된 운동을 완료하고 휴식 또는 삼키기 전 위치로 돌아온 시간이었습니다. 이 절차에 의해 제공된 시간 포인트는 진동 및 음향 신호를 분할하여 개별 삼키기 데이터를 얻는 데 사용되었습니다. 각 제비는 또한 표준 8 점 서수 임상 침투 흡인 척도(펜실바니아 척도)로 평가되었으며 3 등급 이하의 제비는 비 흡인 제비로 분석에 포함되었습니다. 3 의 점수 또는 이 가늠자에 더 낮은 아무 물자도 위 기도(1 의 점수)에 들어가지 않았다는 것을,또는(2 의 점수)없이 후두의 얕은 침투 또는(3 의 점수)제비 후에 후두에 남아 있는 삼켜진 물자의 어떤 잔류물 나타냅니다. 이 컷오프 포인트 안전 안전 하지 않은 점수에 대 한 선택 깊은 후 두 침투,그리고 4 이상의 규모 점수로 표시 하는 기관으로 특히 포부 건강 한 사람에 무시할 수 있는 주파수로 발생 하 고 우리의 연구의 목적을 위해’안전 하지 않은’제비 간주 되었습니다 때문에. 이 펜실바니아 점수는 자궁 경부 청진 장치를 통해 획득 한 신호와 비교되었습니다.

일단 청진 신호를 필터링 하 고 각 제비를 특성화 하기 위해 여러 가지 기능을 계산 합니다. 시간 영역에서 우리는 왜도 및 전형적인 통계 수식으로 계산할 수 있는 신호의 첨도 조사. 우리는 또한 이전 출판물에 설명 된 절차에 따라 여러 정보 이론적 기능을 계산. 신호는 제로 평균 및 단위 분산으로 정규화 된 다음 기록 된 모든 신호 값을 포함하는 0 에서 9 까지의 10 개의 동일한 간격 레벨로 나뉩니다. 그런 다음 신호의 엔트로피 속도 기능을 계산했습니다. 이것은 신호의 정규화 된 엔트로피 속도의 최소값을 1 에서 빼서 완전히 무작위 신호에 대해 0 에서 완전히 규칙적인 신호에 대해 1 까지의 값을 생성함으로써 발견됩니다. 정규화 된 엔트로피 속도는 다음과 같이 계산됩니다

여기서 퍼크는 주어진 시퀀스에서 고유 한 항목의 퍼센트입니다 엘. 자체 이다 섀넌 엔트로피 의 시퀀스 그리고 다음과 같이 계산됩니다.

여기서 100%는 주어진 시퀀스의 확률 질량 함수입니다. 원래 신호를 10 대신 100 개의 개별 레벨로 양자화하면 다음과 같이 렘펠-지브 복잡성을 계산할 수있었습니다.

여기서 케이 분해 된 신호의 고유 시퀀스 수 및 엔 패턴 길이입니다.

우리는 또한 주파수 영역에서 여러 기능을 조사했습니다. 중심 주파수,때로는 스펙트럼 중심이라고,단순히 신호의 푸리에 변환을 복용하고 모든 양의 주파수 성분의 가중 평균을 찾아 계산했다:

여기서 엑스(엔)는 주파수 구성 요소의 크기이고 에프(엔)는 해당 구성 요소의 주파수입니다. 마찬가지로 피크 주파수는 가장 큰 스펙트럼 에너지를 가진 푸리에 주파수 구성 요소로 밝혀졌습니다. 우리는 신호의 대역폭을 푸리에 변환의 표준 편차로 정의했습니다.

마지막으로,우리는 시간 주파수 영역에서 신호를 특성화했습니다. 이전 기여 삼 키는 신호는 어느 정도 비 고정,웨이블릿 분해는 간단한 푸리에 분석 보다 더 적합 한 발견. 우리는 10 차 메이어 웨이블릿을 사용 하 여 그들의 신호를 분해 하기 때문에 그들은 연속,알려진 스케일링 기능,그리고 더 밀접 하 게 가우스 또는 다른 일반적인 웨이블릿 모양에 비해 시간 영역에서 신호를 연 하 유사 하기로 했다. 주어진 분해 수준의 에너지는 다음과 같이 정의되었습니다

여기서 엑스 근사 계수의 벡터 또는 세부 계수를 나타내는 벡터 중 하나를 나타냅니다. |||///유클리드 규범을 나타냅니다. 신호의 총 에너지는 단순히 각 분해 수준에서 에너지의 합입니다. 거기에서 웨이블릿 엔트로피를 다음과 같이 계산할 수 있습니다:

는 응급실에 기여하는 정도의 분해 레벨 전체에서 에너지 신호가로 주어

통계 분석을

계산 후 관련 기능 수행하는 다양한 통계적인 비교를 우리에 데이터를 설정합니다. 첫째,우리는 매개 변수 테스트를 사용 하 여의 생존 능력을 평가 하기 위해 레 벤의 테스트를 통해 분산의 평등 뿐만 아니라 샤피로 윌 크 테스트와 함께 우리의 데이터의 정규성에 대 한 테스트를 시도. 그러나,우리의 선택한 변수(펜 실바 니 아 점수,참가자의 성별,뇌졸중의 존재,볼 러 스 점도)에 따라 데이터를 분리 한 후 우리는 우리의 기능 분포의 약 60%이러한 가정을 충족 발견. 이 시점에서 우리는 데이터를 분석하기 위해 비 파라 메트릭 테스트를 통합하기로 결정했습니다.

우리는 윌콕슨 서명 순위 테스트를 사용하여 안전(1-3 의 펜실바니아 점수)과 안전하지 않은(4-8 의 펜실바니아 점수)제비에 대한 세 가지 신호의 각 특징에 대한 차이점을 확인하고 섭취 한 볼 루스의 일관성에 의해 계층화했습니다. 0.05 의 피-값은 의미를 결정하는 데 사용되었습니다. 이 과정은’안전하지 않은’제비 동안 뇌졸중이 있거나없는 연하 장애 환자 간의 차이를 테스트하기 위해 반복되었습니다. 우리의 이전 연구의 결과 반영 하기 위해 우리가 수행 순위 합계 테스트의 또 다른 세트 성 기반 차이 연하 장애 인구에서 기록 된 신호를 검사 합니다. 마지막으로,볼 루스 점도가 우리의 데이터에 미치는 영향은 윌콕슨 서명 순위 테스트를 사용하여 조사되었습니다. 이전 작업도 큰 나이 차이에 대 한 자 궁 경부 청진 신호에 나이의 작은 중요 한 효과 보여준 이후 대상의 나이 변수로 활용 되지 않았습니다.

우리의 통계적 힘에 대한 사후 추정치는 지파워 소프트웨어 프로그램에서 수행되었다. 우리는 적어도 0.80 의 목표 전력으로 추정 레만의 방법을 사용했다. 수학적 형태로:

여기서 씨 테스트 통계량의 임계 값이며 1.64 와 같습니다. 맨-휘트니 통계이며 한 그룹의 데이터 요소가 대체 그룹의 데이터 요소보다 낮은 순위를 갖는 인스턴스의 수입니다. 변수 인구 크기로 인해 그들 사이의 작은 변화와 함께,우리는 우리의 비교는 적당한 크기의 차별화 할 수있는 충분한 힘을 가지고 있음을 발견(디=0.40 0.05)효과.