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Objective prediction of pharyngeal swallow dysfunction in dysphagia through artificial neural network modeling

机译:通过人工神经网络建模客观预测吞咽困难的吞咽功能障碍

摘要

Pharyngeal pressure-flow analysis (PFA) of high resolution impedance-manometry (HRIM) with calculation of the swallow risk index (SRI) can quantify swallow dysfunction predisposing to aspiration. We explored the potential use of artificial neural networks (ANN) to model the relationship between PFA swallow metrics and aspiration and to predict swallow dysfunction.
机译:高分辨率阻抗测压(HRIM)的咽压力流分析(PFA)和吞咽危险指数(SRI)的计算可以量化吞咽易致误吸的功能障碍。我们探索了使用人工神经网络(ANN)来模拟PFA吞咽指标与误吸之间的关系并预测吞咽功能障碍的潜在用途。

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