地下球システムの連続時間モデルの識別

人体の生理学的システムを正確にシミュレートする数学モデルは、医学を進め、革新的な臨床的介入を促進するための礎石機器として機能します。1つのアプリケーションは、首表面加速度計を介して声門気流の非侵襲的モニタリングを可能にすることにより、声関数の外来評価に使用するための声高地域と首の皮膚特性のモデリングです。技術が効果的であるためには、洞窟像の正確なビルディングブロックモデルの開発が必要です。このようなモデルは、入力パラメーターとして声門体積速度を利用し、対応する出力として首の皮膚加速度を生成することが期待されています。周波数ドメイン法を採用した先行努力とは対照的に、本紙はシステム識別技術を活用して、時間領域データサンプルを使用して滴下路の標準的な連続時間モデルを導き出します。さらに、モデル順序の調査は、さまざまな情報基準の適用を通じて行われます。低次モデルが正常に適合すると、カルマンスムーズに基づく逆フィルターが声門体積速度と関連する空力メトリックの推定に使用され、これまでのこれらの推定値の最も効率的な実行を構成します。予想される計算時間と複雑さの減少は、glottal亜光帯モデルの低次のために、リアルタイムの監視に特に関連性をもたらします。同時に、この方法論は、外来声の機能評価に不可欠な空力特徴のスペクトルを生成するのに効率的であることが証明されています。

Mathematical models that accurately simulate the physiological systems of the human body serve as cornerstone instruments for advancing medical science and facilitating innovative clinical interventions. One application is the modeling of the subglottal tract and neck skin properties for its use in the ambulatory assessment of vocal function, by enabling non-invasive monitoring of glottal airflow via a neck surface accelerometer. For the technique to be effective, the development of an accurate building block model for the subglottal tract is required. Such a model is expected to utilize glottal volume velocity as the input parameter and yield neck skin acceleration as the corresponding output. In contrast to preceding efforts that employed frequency-domain methods, the present paper leverages system identification techniques to derive a parsimonious continuous-time model of the subglottal tract using time-domain data samples. Additionally, an examination of the model order is conducted through the application of various information criteria. Once a low-order model is successfully fitted, an inverse filter based on a Kalman smoother is utilized for the estimation of glottal volume velocity and related aerodynamic metrics, thereby constituting the most efficient execution of these estimates thus far. Anticipated reductions in computational time and complexity due to the lower order of the subglottal model hold particular relevance for real-time monitoring. Simultaneously, the methodology proves efficient in generating a spectrum of aerodynamic features essential for ambulatory vocal function assessment.