Record #518935

DFG project G:(GEPRIS)81282454

Phonovibrographie: Entwicklung eines rechnergestützten Systems zur Diagnostik von Dysphonien

Coordinator	Professor Dr.-Ing. Jörg Lohscheller ; Professor Dr. Bernhard Schick
Grant period	2008 - 2017
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)81282454

Note: In modernen Dienstleistungsgesellschaften gewinnt die lautsprachliche Kommunikation zunehmend an Bedeutung. Einer Studie von Rüben [1] aus dem Jahr 2000 zufolge, sind 60% der arbeitenden Bevölkerung zur Ausübung ihrer Tätigkeiten auf eine funktionierende lautsprachliche Kommunikation angewiesen. Es ist daher beachtlich, dass in industrialisierten Nationen die allgemeine Prävalenz von Stimmstörungen 5% beträgt welche in sprechintensiven Berufen sogar bis 11% ansteigt. Die durch Kommunikationsstörungen verursachten krankheitsbedingten Ausfallzeiten führen in den USA zu sozioökonomischen Kosten von jährlich 2.5% - 3% des Bruttosozialprodukts.Die Erforschung der Ursachen von Stimmstörungen, deren möglichst frühzeitige Erkennung und Behandlung gewinnt daher in zunehmenden Maße an Bedeutung. Zur Stimmforschung ist die laryngeale Hochgeschwindigkeits(HG)-Endoskopie das modernste funktionelle Bildgebungsverfahren. Es zeichnet Bewegungen der Stimmlippen während der Stimmerzeugung in hoher zeitlicher Auflösung auf und ermöglicht so Rückschlüsse auf die Art und das Ausmaß der Stimmerkrankung. Medizinisch und therapeutisch nutzbare Informationen lassen sich jedoch erst durch eine quantitative Analyse der HG-Videos gewinnen. Bisher existiert noch kein klinisch validiertes Verfahren, das in der Lage ist eine derartige Auswertung durchzuführen.Ziel des beantragten Projektes ist die Entwicklung eines rechnergestützten Analysesystems, mit dem - basierend auf den Vorgaben der evidenzbasierten Medizin - eine neuartige Quantifizierung, Differenzierung, und Klassifizierung von Stimmstörungen möglich sein wird. Die Validierung des Systems findet in enger Kooperation mit nationalen und internationalen Partnern innerhalb einer umfassenden klinischen Studie statt.Die Entwicklung eines derartigen Systems fällt in das neue interdisziplinäre Fachgebiet der Computational Medicine. Nur durch gemeinsame Forschung medizinischer und technischer Fachbereiche lassen sich neue Kenntnisse gewinnen, die in neue diagnostische und therapeutische Verfahren münden.

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Record created 2023-02-02, last modified 2024-09-27

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