Correlación entre espacios de características acústicas del habla y trastornos clínicos de la voz en pacientes con disfagia

Palabras clave: Disfagia, análisis de voz, análisis del habla, procesamiento de bioseñales, extracción de características, análisis estadístico

Resumen

La disfagia se define como la dificultad para transportar un bolo alimenticio de forma segura y efectiva desde la cavidad oral hasta el estómago. En la actualidad, los métodos para el diagnóstico de la disfagia son invasivos y altamente dependientes de la experiencia del personal asistencial cualificado. El estudio de las bioseñales, como lo son los registros de voz y habla, ha sido propuesto con el fin de desarrollar herramientas complementarias al diagnóstico. De esta manera, el presente trabajo tuvo como objetivo explorar, en características extraídas en señales de voz y habla, la capacidad de discriminación entre personas sanas y pacientes con trastornos deglutorios. Para ello se registraron señales en un grupo de 30 personas sanas y 45 pacientes diagnosticados con disfagia. Los participantes realizaron diferentes tareas de voz (vocales sostenidas) y de habla (texto leído, monólogo y ejercicios diadococinéticos). Los registros de los pacientes fueron etiquetados en tres condiciones clínicas: voz húmeda, voz disfónica y voz con alteración no determinada. Se evaluaron espacios de características clásicas asociadas al análisis de voz y habla a través de pruebas estadísticas hallándose que las características relacionadas a la fonación, prosodia y diadococinesia tienen potencial como biomarcadores para la discriminación de diferentes alteraciones en pacientes con disfagia. Este trabajo constituye una aproximación preliminar basada en el estudio de señales de voz y habla para un diagnóstico no invasivo y objetivo de la disfagia.

Biografía del autor/a

Andrés Felipe Flórez-Gómez, Instituto Tecnológico Metropolitano, Colombia

Instituto Tecnológico Metropolitano, Medellín-Colombia, andresflorez223360@correo.itm.edu.co

Juan Rafael Orozco-Arroyave, Universidad de Antioquia, Colombia

Universidad de Antioquia, Medellín-Colombia, Friedrich-Alexander-Universität, Erlangen Nürnberg-Alemania, rafael.orozco@udea.edu.co

Sebastián Roldán-Vasco*, Instituto Tecnológico Metropolitano, Colombia

Instituto Tecnológico Metropolitano, Universidad de Antioquia, Medellín-Colombia, sebastianroldan@itm.edu.co

Referencias bibliográficas

L. Sura; A. Madhavan; G. Carnaby; M. Crary, “Dysphagia in the elderly: management and nutritional considerations”, Clin. Interv. Aging, vol. 2012, no. 7, pp. 287-298, Jul. 2012. https://doi.org/10.2147/CIA.S23404

D. C. Wolf, “Dysphagia”, en Clinical Methods: The History, Physical, and Laboratory Examinations, 3a ed., Eds. Boston: Butterworths, 1990. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK408/

A. Farri; A. Accornero; C. Burdese, “Social importance of dysphagia: its impact on diagnosis and therapy”, Acta Otorhinolaryngol Ital, vol. 27, no. 2, pp. 83–6, Abr. 2007. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17608136

O. Ortega; A. Martín; P. Clavé, “Diagnosis and Management of Oropharyngeal Dysphagia Among Older Persons, State of the Art”, J. Am. Med. Dir. Assoc., vol. 18, no. 7, pp. 576–582, Jul. 2017. https://doi.org/10.1016/j.jamda.2017.02.015

Ministerio de Salud y Protección Social Oficina de Promoción Social, “Sala situacional de la Población Adulta Mayor”, Minist. Salud y Protección Soc., pp. 1-8, 2018. https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/DE/PS/sala-situacion-envejecimiento-2018.pdf

S. E. Langmore, “Evaluation of oropharyngeal dysphagia: which diagnostic tool is superior?”, Curr. Opin. Otolaryngol. Head Neck Surg., vol. 11, no. 6, pp. 485–489, Dic. 2003. http://journals.lww.com/00020840-200312000-00014

T. Warnecke et al., “The Safety of Fiberoptic Endoscopic Evaluation of Swallowing in Acute Stroke Patients”, Stroke, vol. 40, no. 2, pp. 482–486, Feb. 2009. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.108.520775

S. Restrepo-Agudelo; S. Roldan-Vasco; L. Ramirez-Arbelaez; S. Cadavid-Arboleda; E. Perez-Giraldo; A. Orozco-Duque, “Improving surface EMG burst detection in infrahyoid muscles during swallowing using digital filters and discrete wavelet analysis”, J. Electromyogr. Kinesiol., vol. 35, pp. 1–8, Aug. 2017. https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2017.05.001

C. M. Steele et al., “Development of a Non-invasive Device for Swallow Screening in Patients at Risk of Oropharyngeal Dysphagia: Results from a Prospective Exploratory Study”, Dysphagia, vol. 34, no. 5, pp. 698–707, Oct. 2019. https://doi.org/10.1007/s00455-018-09974-5

D. H. McFarland; P. Tremblay, “Clinical implications of cross-system interactions”, Semin. Speech Lang., vol. 27, no. 4, pp. 300–310, 2006. https://doi.org/10.1055/s-2006-955119

D. Farneti, “Voice and Dysphagia”, en Dysphagia: Diagnosis and Treatment, O. Ekberg, Ed. Cham: Springer International Publishing, 2017, pp. 257–274. https://doi.org/10.1007/174_2017_110

A. E. Aronson, Clinical voice disorders. Thieme Inc., 1990.

T. Warms; J. Richards, “``Wet Voice’’ as a Predictor of Penetration and Aspiration in Oropharyngeal Dysphagia”, Dysphagia, vol. 15, no. 2, pp. 84–88, Mar. 2000. https://doi.org/10.1007/s004550010005

S. Murugappan; S. Boyce; S. Khosla; L. Kelchner; E. Gutmark, “Acoustic characteristics of phonation in ‘wet voice’ conditions”, J. Acoust. Soc. Am., vol. 127, no. 4, pp. 2578–2589, Abr. 2010. https://doi.org/10.1121/1.3308478

M. E. Dajer; P. R. Scalassara; J. L. Marrara; J. C. Pereira, “Voice analysis of patients with neurological disorders using acoustical and nonlinear tools”, IEEE Int. Work. Mach. Learn. Signal Process. MLSP, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/mlsp.2012.6349803

K. López-De-Ipiña et al., “Advances in a multimodal approach for dysphagia analysis based on automatic voice analysis”, en Smart Innovation, Systems and Technologies, 2016, vol. 54, pp. 201–211. https://doi.org/10.1007/978-3-319-33747-0_20

J. S. Ryu; S. R. Park; K. H. Choi, “Prediction of laryngeal aspiration using voice analysis”, Am. J. Phys. Med. Rehabil., vol. 83, no. 10, pp. 753–757, Oct. 2004. http://dx.doi.org/10.1097/01.PHM.0000140798.97706.A5

K. W. Dos Santos; B. Scheeren; A. C. Maciel; M. Cassol, “Vocal variability post swallowing in individuals with and without oropharyngeal dysphagia”, Int. Arch. Otorhinolaryngol., vol. 19, no. 1, pp. 61–66, 2015. https://doi.org/10.1055/s-0034-1394129

J. R. Orozco-Arroyave et al., “NeuroSpeech: An open-source software for Parkinson’s speech analysis”, Digit. Signal Process. A Rev. J., vol. 77, pp. 207–221, Jun. 2018. https://doi.org/10.1016/j.dsp.2017.07.004

J. R. Orozco-Arroyave; J. D. Arias-Londoño; J. F. Vargas-Bonilla; M. C. González-Rátiva; E. Nöth, “New Spanish speech corpus database for the analysis of people suffering from Parkinson’s disease”, Proc. 9th Int. Conf. Lang. Resour. Eval. Lr. 2014, pp. 342–347, 2014. http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2014/pdf/7_Paper.pdf

Y. Jadoul; B. Thompson; B. de Boer, “Introducing Parselmouth: A Python interface to Praat”, J. Phon., vol. 71, pp. 1–15, Nov. 2018. https://doi.org/10.1016/j.wocn.2018.07.001

P. Boersma; D. Weenink, “Praat: doing phonetics by computer [Computer program]”. 2001, [En línea]. Disponible en: http://www.praat.org/

J. C. Catford; J. H. Esling, “Phonetics, Articulatory”, en Encyclopedia of Language & Linguistics, Elsevier, 2006, pp. 425–442. https://doi.org/10.1016/B0-08-044854-2/00002-X

F. R. Bach; M. I. Jordan, “Discriminative Training of Hidden Markov Models for Multiple Pitch Tracking [speech processing examples]”, en Proceedings. (ICASSP ’05). IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), Philadelphia, 2005, vol. 5, pp. 489–492. http://doi.org/10.1109/ICASSP.2005.1416347

P. Boersma, “Acurate short-term analysis of the fundamental frequency and the harmonics-to-noise ratio of a sampled sound”, IFA Proc. 17, pp. 97–110, 1993. https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.218.4956&rep=rep1&type=pdf

S. Strömbergsson, “Today’s most frequently used F0 estimation methods, and their accuracy in estimating male and female pitch in clean speech”, Proc. Annu. Conf. Int. Speech Commun. Assoc. INTERSPEECH, pp. 525–529, Sep. 2016. http://dx.doi.org/10.21437/Interspeech.2016-240

S. Basu; J. Chakraborty; M. Aftabuddin, “Emotion Recognition from Speech using Convolutional Neural Network with Recurrent Neural Network Architecture”, en 2nd International Conference on Communication and Electronics Systems (ICCES), Coimbatore 2017, pp. 333–336. https://doi.org/10.1109/CESYS.2017.8321292

A. Shukla; R. Tiwari; R. Kala, “Speech Signal Analysis”, en Studies in Computational Intelligence, vol. 307, Springer, Berlin, Heidelberg, 2010, pp. 111–128. https://doi.org/10.1007/978-3-642-14344-1_5

S. Skodda; W. Visser; U. Schlegel, “Vowel articulation in parkinson’s disease”, J. Voice, vol. 25, no. 4, pp. 467–472, Jul. 2011. https://doi.org/10.1016/j.jvoice.2010.01.009

G. Fant, Acoustic theory of speech production. The Hague: Mouton, 1960.

K. N. Stevens; A. S. House, “Development of a Quantitative Description of Vowel Articulation”, J. Acoust. Soc. Am., vol. 27, no. 3, pp. 484–493, May. 1955. https://doi.org/10.1121/1.1907943

M. Blomgren; M. Robb; Y. Chen, “A note on vowel centralization in stuttering and nonstuttering individuals”, J. Speech, Lang. Hear. Res., vol. 41, no. 5, pp. 1042–1051, Oct. 1998. https://doi.org/10.1044/jslhr.4105.1042

M. Guzmán, “Acústica Del Tracto Vocal”, 2010. https://www.logopediapsicologia.com/wp-content/uploads/acustica-del-tracto-vocal.pdf

S. Davis; P. Mermelstein, “Comparison of parametric representations for monosyllabic word recognition in continuously spoken sentences”, IEEE Trans. Acoust., vol. 28, no. 4, pp. 357–366, Ago. 1980. https://doi.org/10.1109/TASSP.1980.1163420

L. Moro-Velázquez; J. A. Gómez-García; J. I. Godino-Llorente; J. Villalba; J. R. Orozco-Arroyave; N. Dehak, “Analysis of speaker recognition methodologies and the influence of kinetic changes to automatically detect Parkinson’s Disease”, Appl. Soft Comput., vol. 62, pp. 649–666, Jan. 2018. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.11.001

F. O. López-pabón; T. Arias-vergara; J. R. Orozco-Arroyave, “Cepstral Analysis and Hilbert- Huang Transform for Automatic Detection of Parkinson ’ s Disease”, TecnoLógicas, vol. 23, no. 47, pp. 93–108, Jan. 2020. https://doi.org/10.22430/22565337.1401

B. B. Monson; E. J. Hunter; A. J. Lotto; B. H. Story, “The perceptual significance of high-frequency energy in the human voice”, Front. Psychol., vol. 5, no. 587, pp. 1–11, Jun. 2014. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.00587

E. Zwicker, “Subdivision of the Audible Frequency Range into Critical Bands (Frequenzgruppen)”, J. Acoust. Soc. Am., vol. 33, no. 2, pp. 248, feb. 1961. https://doi.org/10.1121/1.1908630

E. Zwicker; E. Terhardt, “Analytical expressions for critical‐band rate and critical bandwidth as a function of frequency”, J. Acoust. Soc. Am., vol. 68, no. 5, pp. 1523–1525, Aug. 1998. https://doi.org/10.1121/1.385079

J. R. Orozco-Arroyave et al., “Automatic detection of Parkinson’s disease in running speech spoken in three different languages”, J. Acoust. Soc. Am., vol. 139, no. 1, pp. 481-500, Jan. 2016. https://doi.org/10.1121/1.4939739

P. Maragos; T. F. Quatieri; J. F. Kaiser, “Speech nonlinearities, modulations, and energy operators”, in [Proceedings] ICASSP 91: 1991 International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Toronto, 1991. https://doi.org/10.1109/ICASSP.1991.150366

R. B. Randall; W. A. Smith, “Application of the Teager Kaiser Energy Operator to Machine Diagnostics”, en Conference: Tenth DST Group International Conference on Health and Usage Monitoring Systems (HUMS), Melbourne, 2017, pp. 26–28. https://www.researchgate.net/publication/316284738

M. Tatham; K. Morton, “Speech Production: Prosody”, en Speech Production and Perception, London: Palgrave Macmillan UK, 2006, pp. 121–163. https://doi.org/10.1057/9780230513969_5

S. Roldan-Vasco ; A. Orozco-Duque; J. C. Suarez-Escudero; J. R. Orozco-Arroyave , “Machine learning based analysis of speech dimensions in functional oropharyngeal dysphagia”, Comput. Methods Programs Biomed., vol. 208, p. 106248, Sep. 2021. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106248

K. López-de-Ipiña et al., “Automatic voice analysis for dysphagia detection”, Speech, Lang. Hear., vol. 21, no. 2, pp. 86–89, 2018. https://doi.org/10.1080/2050571X.2017.1369017

J. R. Orozco-Arroyave; N. García; J. F. Vargas-Bonilla; E. Nöth, “Automatic Detection of Parkinson’s Disease from Compressed Speech Recordings”, en Text, Speech, and Dialogue. TSD 2015. Lecture Notes in Computer Science, Springer, Cham, 2015, pp. 88–95. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-24033-6_10

Cómo citar
[1]
A. F. Flórez-Gómez, J. R. Orozco-Arroyave, y S. Roldán-Vasco, «Correlación entre espacios de características acústicas del habla y trastornos clínicos de la voz en pacientes con disfagia», TecnoL., vol. 25, n.º 53, p. e2220, abr. 2022.

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Publicado
2022-04-05
Sección
Artículos de investigación

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