Caracterización de sonidos deglutorios adquiridos mediante auscultación cervical en sujetos sanos y con disfagia.

La deglución es un acto de alta complejidad neuromuscular debido a que intervienen más de 30 pares musculares y 5 pares craneales en un periodo corto de tiempo. Esta se divide en 4 etapas: pre oral, oral, orofaríngea y esofágica, una alteración en el desarrollo normal de alguna de estas fases puede desarrollar un síntoma secundario a enfermedades neuromusculares y neurogénicas que se conoce como disfagia, esta puede traer consigo muchas dificultades para quien la padece, entre esta neumonía bronquial, desnutrición, deshidratación o incluso la muerte por asfixia. La identificación de características que ayuden a reconocer dicho síntoma, además de describir correctamente el proceso deglutorio, es de gran importancia ya que los métodos existentes son invasivos. La auscultación cervical es una técnica mediante la cual se puede obtener información del cierre glótico en el proceso deglutorio por medio de señales de audio, y que puede ser analizada de manera off line. El objetivo de este estudio es evaluar diferentes métodos de caracterización de señales de auscultación cervical y desarrollar un modelo de aprendizaje automático con sonidos de eventos deglutorios segmentados de forma manual para clasificar entre sujetos de control y pacientes con disfagia orofaríngea. Los resultados mostraron, con una exactitud máxima de 75 %, que por medio de señales de auscultación cervical es posible identificar sujetos con disfagia, de igual manera se logró identificar que la potencia media de los segmentos deglutorios fue la característica con mejor rendimiento (curva ROC) y una distribución diferente entre clases según la prueba de U-Mann-Whitney, para discriminar entre sanos y pacientes en diferentes actividades deglutorias.

• Autores: Betancur Rengifo, Juan Pablo; Restrepo Uribe, Juan Pablo; Pérez Giraldo, Estefania; Orozco Duque, Andrés
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad EIA .
• Repositorio: Repositorio EIA .
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.eia.edu.co:11190/5188
• Acceso en línea: https://repository.eia.edu.co/handle/11190/5188; https://doi.org/10.24050/reia.v19i38.1579
• Palabra clave: Auscultación cervical; clasificación; disfagia; extracción de características; procesamiento de señales; exactitud; rendimiento; dificultades; invasivos; aprendizaje de máquina; Cervical auscultation; classification; dysphagia; feature extraction; signal processing; accuracy; score; difficulties; invasive; machine learning
• Rights: openAccess
• License: Revista EIA - 2022