PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

IT challenges of speech therapy and physiotherapy of the oral-facial tract

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Informatyczne wyzwania logopedii i fizjoterapii traktu ustno-twarzowego
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Speech therapy and physiotherapy of the oro-facial tract can already be effectively supported by IT solutions, both in the area of diagnosis and therapy. However, this requires an integrated approach based on interdisciplinary cooperation between speech therapists, physiotherapists and computer scientists. The aim of the article is to assess the extent to which current IT capabilities are used to support diagnostics and therapy in speech therapy and physiotherapy in the oro-facial tract and to determine the potential for their further stimulated development.
PL
Logopedię i fizjoterapię układu ustno-twarzowego można już skutecznie wspierać rozwiązaniami informatycznymi, zarówno w obszarze diagnostyki, jak i terapii. Wymaga to jednak zintegrowanego podejścia, opartego na interdyscyplinarnej współpracy logopedów, fizjoterapeutów i informatyków. Celem artykułu jest ocena, w jakim stopniu obecne możliwości informatyki są wykorzystywan dla wsparcia diragnostyki i terapii w logopedii i fizjoterapii traktuv oro-facjalnego oraz określenie potencjału do ich dalszego stymulowanego rozwoju.
Rocznik
Strony
28--31
Opis fizyczny
Bibliogr. 14 poz.
Twórcy
  • Ludwik Rydygier Collegium Medicum in Bydgoszcz, Nicolaus Copernicus University in Toruń, Poland Department of Physiotherapy, Faculty of Health Sciences Jagiellońska 13-15, 85-087 Bydgoszcz
Bibliografia
  • 1. CaoB., Ravi .S, Sebkhi N., Bhavsar A., Inan O.T., Xu W., Wang J., „MagTrack: A Wearable Tongue Motion Tracking System for Silent Speech Interfaces”, J Speech Lang Hear Res. 2023, 66(8S), 3206-3221.
  • 2. Al-Hammuri K., Gebali F., Thirumarai Chelvan I.,Kanan A.,„Tongue Contour Tracking and Segmentation in Lingual Ultrasound for Speech Recognition: A Review ,Diagnostics, 2022, 12(11). 2811.
  • 3. Wei H., Tao F., Huang Z., Long Y.,,Bioinspired Artificial Intelligence Applications2023”, Biomimetics 2024, 9(2), 80.
  • 4. Isaieva K., Odille F., Laprie Y., Drouot G., Felblinger J., Vuissoz P. A.,,Super-Resolved Dynamic 3D Reconstruction of the Vocal Tract during Natural Speech”, J Imaging. 2023, 9(10), 233.
  • 5. Lim Y., Zhu Y., Lingala S.G., Byrd D., Narayanan S., Nayak K. S.,„3D dynamic MRI of the vocal tract during natural speech”, Magn Reson Med. 2019, 81(3), 1511-1520.
  • 6. Surianarayanan C., Lawrence J.J., Chelliah P.R., Prakash E., Hewage C.,„Convergence of Artificial Intelligence and Neuroscience towards the Diagnosis of Neurological Disorders-AScoping Review”, Sensors. 2023, 23(6), 3062.
  • 7. Doi R., Akagami S., Kondo K., Yoshida Y., Chiuriki N., Ikuta M., Saiki K., Kataoka T., Narai T., Fujii N., Kawasaki M., Otsuki K., Kodani I.,„Study on the Development of a New Device with Dual Cameras for Evaluating Expiratory Nasal Flow”, Yonago Acta Med. 2020, 63(4), 255-265.
  • 8. Bonilha L., Hillis A.E., Wilmskoetter J., Hickok G., Basilakos A., Munsell B., Rorden C., Fridriksson J.,„Neural structures supporting spontaneous and assisted entrained) speechfluency”, Brain. 2019, 142(12), 3951-3962.
  • 9. Haderlein T., Schwemmle C., Döllinger M., Matoušek V., Ptok M., Nöth E.,„Automatic Evaluation of Voice Quality Using Text-Based Laryngograph Measurements and Prosodic Analysis”,Comput Math Methods Med. 2015, 2015, 316325.
  • 10. Duch W.,Nowak W., Meller J., Osiński G., Dobosz K., Mikołajewski D., Wójcik G. M.,„Consciousness and attention in autism spectrumdisorders”, Proceedings of Cracow Grid Workshop 2010, 202-211.
  • 11. Langlie J., Kamrava B., Pasick L.J., Mei C., Hoffer M.E.,„Artificial intelligence and ChatGPT: An otolaryngology patient's ally or foe?”, Am J Otolaryngol. 2024, 45(3), 104220.
  • 12. Prokopowicz P., Mikołajewski D., Mikołajewska E.,Kotlarz P.,„Fuzzy system as an assessment tool for analysis of the health-related quality of life for the people after stroke”.
  • 13. Artificial Intelligence and Soft Computing: 16th International Conference2017.13. Mulfari D., La Placa D., Rovito C., Celesti A., Villari M. „Deep learning applications in telerehabilitation speech therapy scen arios”, Comput Biol Med. 2022, 148, 105864.
  • 14. Mikołajewska E., Mikołajewski D.,„Neurorehabilitacja XXI wieku. Techniki teleinformatyczne”, Impuls, Kraków 2011.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-edb4a01a-e240-411c-8079-9e82c71a7d11
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.