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Smart Dysphagia Detection System with Adaptive Boosting Analysis of Throat Signals

机译：智能吞咽检测系统，具有喉部信号的自适应升压分析

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Dysphagia is a symptom of many neurological dis-orders. Existing diagnosis systems are either invasive or require swallowing liquids, which are costly and harmful to humans. In this work, we design a smart dysphagia detection system based on speech signals. Rather than the voice data acquired by traditional microphones, we apply a bone conduction headset for vibration signal acquisition from the throat to get cleaner speech signals. After speech feature extraction, under-sampling is performed to deal with the imbalanced data problem, and principal component analysis is used for dimensionality reduction. In this paper, we construct an ensemble adaptive boosting classifier to detect the dysphagia patient. Experimental results show that the testing classification accuracy of the proposed system reaches 71.2%. Sensitivity and specificity can reach 66.6 % and 76 %, respectively.
机译：吞咽困难是许多神经系统的症状。 现有的诊断系统是侵入性的或需要吞咽液体，这是对人类的昂贵和危害。 在这项工作中，我们设计了一种基于语音信号的智能吞咽钝化检测系统。 我们而不是传统麦克风获取的语音数据，我们将骨传导耳机从喉部采集以获得更清洁的语音信号。 在语音特征提取之后，执行欠采样以处理不平衡数据问题，并且主成分分析用于减少维度。 在本文中，我们构建了一个集合自适应升压分类器来检测吞咽困难患者。 实验结果表明，建议系统的测试分类准确性达到71.2％。 敏感性和特异性分别达到66.6％和76％。

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