Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10662/19337
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dc.contributor.authorRufo, María Jesús-
dc.contributor.authorMartín Jiménez, Jacinto-
dc.contributor.authorPérez Sánchez, Carlos Javier-
dc.contributor.authorPaniagua Vivas, María Sandra-
dc.date.accessioned2024-01-25T17:06:04Z-
dc.date.available2024-01-25T17:06:04Z-
dc.date.issued2018-04-12-
dc.identifier.issn0323-3847-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10662/19337-
dc.description.abstractVocal fold nodules are recognized as an occupational disease for all collective of workers performing activities for which maintained and continued use of voice is required. Computer-aided systems based on features extracted from voice recordings have been considered as potential noninvasive and low cost tools to diagnose some voice-related diseases. A Bayesian decision analysis approach has been proposed to classify university lectures in three levels of risk: low, medium, and high, based on the information provided by acoustic features extracted from healthy controls and people suffering from vocal fold nodules. The proposed risk groups are associated with different treatments. The approach is based on the calculation of posterior probabilities of developing vocal fold nodules and considers utility functions that include the financial cost and the probability of recovery for the corresponding treatment. Maximization of the expected utilities is considered. By using this approach, the risk of having vocal fold nodules is identified for each university lecturer, so he/she can be properly assigned to the right treatment. The approach has been applied to university lecturers according to the Disease Prevention Program of the University of Extremadura. However, it can also be applied to other voice professionals (singers, speakers, coaches, actors…).es_ES
dc.description.abstractLos nódulos de las cuerdas vocales están reconocidos como una enfermedad profesional para todos los colectivos de trabajadores que realizan actividades para las que se requiere un uso mantenido y continuado de la voz. Los sistemas asistidos por ordenador basados en características extraídas de grabaciones de voz se han considerado herramientas potenciales no invasivas y de bajo coste para diagnosticar algunas enfermedades relacionadas con la voz. Se ha propuesto un enfoque bayesiano de análisis de decisiones para clasificar las conferencias universitarias en tres niveles de riesgo: bajo, medio y alto, basándose en la información proporcionada por las características acústicas extraídas de controles sanos y de personas que padecen nódulos en las cuerdas vocales. Los grupos de riesgo propuestos se asocian a distintos tratamientos. El enfoque se basa en el cálculo de probabilidades posteriores de desarrollar nódulos en las cuerdas vocales y considera funciones de utilidad que incluyen el coste económico y la probabilidad de recuperación del tratamiento correspondiente. Se considera la maximización de las utilidades esperadas. Utilizando este enfoque, se identifica el riesgo de tener nódulos en las cuerdas vocales para cada profesor universitario, de modo que se le pueda asignar el tratamiento adecuado. El enfoque se ha aplicado a profesores universitarios según el Programa de Prevención de Enfermedades de la Universidad de Extremadura. Sin embargo, también puede aplicarse a otros profesionales de la voz (cantantes, locutores, entrenadores, actores...).es_ES
dc.description.sponsorshipThis research has been supported by projects MTM2014-56949-C3-3-R and MTM2017-86875-C3-2-R (MINECO), and projects IB16054 and GR15106 (Junta de Extremadura/European Regional Development Funds, EU).es_ES
dc.format.extent11 p.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherWileyes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectcaracterísticas acústicases_ES
dc.subjectacoustic featureses_ES
dc.subjectAnálisis de decisiones Bayesianoes_ES
dc.subjectBayesian decision analysises_ES
dc.subjectPrograma de prevenciónes_ES
dc.subjectdisease preventive programes_ES
dc.titleA Bayesian decision analysis approach to assess voice disorder risks by using acoustic featureses_ES
dc.typearticlees_ES
dc.description.versionpeerReviewedes_ES
europeana.typeTEXTen_US
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES
dc.subject.unesco1209.13 Técnicas de Inferencia Estadísticaes_ES
dc.subject.unesco3201 Ciencias Clínicases_ES
europeana.dataProviderUniversidad de Extremadura. Españaes_ES
dc.identifier.bibliographicCitationRufo MJ, Martín J, Pérez CJ, Paniagua S. A Bayesian decision analysis approach to assess voice disorder risks by using acoustic features. Biometrical Journal. 2019; 61: 503–513.es_ES
dc.type.versionsubmittedVersiones_ES
dc.contributor.affiliationUniversidad de Extremadura. Departamento de Matemáticases_ES
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.1002/bimj.201700233es_ES
dc.identifier.doi10.1002/bimj.201700233-
dc.identifier.publicationtitleBiometrical Journales_ES
dc.identifier.publicationissue61es_ES
dc.identifier.publicationfirstpage503es_ES
dc.identifier.publicationlastpage513es_ES
dc.identifier.publicationvolume3es_ES
dc.identifier.orcid0000-0002-4028-9668es_ES
dc.identifier.orcid0000-0002-0739-0932es_ES
dc.identifier.orcid0000-0003-4077-218Xes_ES
dc.identifier.orcid0000-0001-6385-9080es_ES
Colección:DMATE - Artículos

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