LIETUVOS SVEIKATOS MOKSLŲ UNIVERSITETAS MEDICINOS AKADEMIJA
Aurelija Vegienė
BALSO DAUGIAPARAMETRIO TYRIMO
SISTEMINĖS ANALIZĖS REIKŠMĖ
PIRMINEI GERKLŲ LIGŲ ATRANKAI
Daktaro disertacija Biomedicinos mokslai,
medicina (06B)
Disertacija rengta 2008–2014 metais Lietuvos sveikatos mokslų universiteto Medicinos akademijos Ausų, nosies ir gerklės ligų klinikoje
Mokslinis vadovas
prof. habil. dr. Virgilijus Ulozas (Lietuvos sveikatos mokslų universi-tetas, Medicinos akademija, biomedicinos mokslai, medicina – 06B) Konsultantas
prof. habil dr. Antanas Verikas (Kauno technologijos universitetas, tech-nologijos mokslai, informatikos inžinerija – 07T)
TURINYS
SANTRUMPOS ... 5
ĮVADAS ... 6
1. DARBO TIKSLAS IR UŽDAVINIAI ... 7
2. DARBO MOKSLINIS NAUJUMAS IR AKTUALUMAS ... 8
3. LITERATŪROS APŽVALGA ... 10
3.1. Klausimynų reikšmė gerklų ligų diagnostikai ... 12
3.2. Balso analizės reikšmė gerklų ligų diagnostikai ... 13
3.2.1. Subjektyvus užkimimo vertinimas ... 16
3.2.2. Kompiuterinė balso analizė ... 17
3.2.3. Aerodinaminiai balso funkcijos rodikliai ... 29
3.2.4. Disfonijos sunkumo indeksas ... 30
3.3. Vaizdo laringostroboskopija ... 32
3.4. Literatūros apžvalgos apibendrinimas ... 40
4. TIRIAMŲJŲ KONTINGENTAS ... 41 5. TYRIMO METODAI ... 46 5.1. Tiriamųjų klasifikacija ... 46 5.2. Anketiniai duomenys ... 52 5.2.1. Originalus klausimynas ... 52 5.2.2. BNI ... 54 5.2.3. GFI ... 54
5.3. Subjektyvus balso vertinimas ... 55
5.4. Kompiuterinė balso analizė ... 56
5.4.1. Kompiuterinė fonetografija ... 56
5.4.2. Kompiuterinė akustinė balso analizė ... 58
5.4.3. Ilgiausios fonacijos trukmės registravimas ... 59
5.4.4. Disfonijos sunkumo indekso apskaičiavimas ... 59
5.4.5. Kalbos profilio registravimas ... 60
5.5. Vaizdo laringostroboskopija ir jos vertinimas ... 61
5.5.1. VLS vertinimas ... 61
5.5.2. VLS matavimas ... 62
5.6. „Atsitiktinių miškų“ metodas ... 67
5.7. Statistinė duomenų analizė ... 68
6. REZULTATAI ... 71
6.1. Demografinių anketinių duomenų reikšmė gerklų ligų klasifikavimui ... 71
6.2. Balso parametrų reikšmė gerklų ligų klasifikavimui ... 92
6.2.1. Subjektyvus balso vertinimas ... 92
6.2.2. Kompiuterinės balso analizės reikšmė ... 97
6.3. VLS parametrų patikimumas ... 115
6.3.1. VLS parametrų ekspertų vertinimo patikimumas ... 116
6.3.2. VLS vertinimo patikimumas pakartotinių tyrimų atžvilgiu ... 118
6.3.3. VLS vertinimo parametrų jautrumas ir specifiškumas ... 118
6.3.4. VLS matavimų svarba gerklų ligų atrankai ir klasifikacijai ... 127
6.4. Klausimynų ir balso pokyčių analizės tikslumas gerklų pokyčių klasifikacijai ... 137
6.5. Visos gerklų informacijos apjungimo rezultatas ... 140
6.6. Balso, VLS vertinimo ir VLS matavimo parametrų koreliacinė analizė ... 147
6.6.1. VLS vertinimo ir VLS matavimo parametrų koreliacijos ... 147
6.6.2. VLS vertinimo ir balso parametrų koreliacijos ... 148
6.6.3. VLS matavimo ir balso parametrų koreliacijos ... 150
7. REZULTATŲ APTARIMAS ... 153 IŠVADOS ... 161 BIBLIOGRAFIJOS SĄRAŠAS ... 162 PUBLIKACIJŲ SĄRAŠAS ... 176 PRIEDAI ... 178 PADĖKA ... 190 4
SANTRUMPOS
VLS – vaizdo laringostroboskopija BNI – balso neįgalumo indeksas F (BNI) – funkcinis BNI faktorius E (BNI) – emocinis BNI faktorius P (BNI) – fizinis BNI faktorius GFI – gerklų funkcijos indeksas
AM – „atsitiktiniai miškai“ (angl. random forests) FG – fonetograma, „balso laukas“
TD – tonų diapazonas
ID – intensyvumo diapazonas
IFT – ilgiausia fonacijos trukmė (sek.) DSI – disfonijos sunkumo indeksas VAS – vaizdinio atitikmens skalė EFS – Europos foniatrų sąjunga
SPL matuoklis – garso intensyvumo (angl. sound preasure level) matuoklis S – fonetogramos plotas
GERL – gastroezofaginio refliukso liga TKK – tarpklasinis koreliacijos koeficientas KT – kompiuterinė tomografija
SN – standartinis nuokrypis GŪE – gerklų ūžesio energija
MDS – daugiamačio skenavimo metodas (angl. multidimentional scaling) OOB – netestuojami duomenys (angl. out of bag)
DA – diskriminantinė analizė
ROC – angl. reciever operating characteristics BK – balso klostė (-ės)
PBK – patologinė balso klostė PP – pažeista (patologinė) pusė SvP – sveika pusė
DBT – daugiaparametris balso tyrimas N – tiriamųjų skaičius
ĮVADAS
Balso vertinimas yra svarbi balso sutrikimų diagnostikos dalis. Jo pirmi-niai tikslai yra šie:
• Diagnozuoti balso sutrikimą ir sunkumo laipsnį. • Surasti galimas balso sutrikimo priežastis. • Palengvinti gydymo planavimą.
• Vertinti gydymo rezultatus [137].
Balso sutrikimu negaluojantis pacientas įprastai įvertinamas pagal jo nu-siskundimus, anamnezę, turint omeny ir individualaus balso vartojimo poreikį, bei remiantis subjektyviu balso vertinimu ir naudojant laringo-skopiją.
Kompiuteriniai kiekybiniai ir kokybiniai balso vertinimo metodai naudo-jami atsižvelgiant į pacientų individualius poreikius bei tikslus, balso varto-jimo lygį, taip pat numatomą gydymo efektą. Siekiant efektyvumo, balso sutrikimo priežasties diagnostika turi būti koncentruota į gerklų funkcijos vertinimą.
Balso sutrikimai apima 3–9 proc. populiacijos ir smarkiai atsiliepia šių žmonių gyvenimo kokybei [23, 251]. Anamnezės, nusiskundimų duomenys mums suteikia labai daug informacijos ir gali teisingai nukreipti tolesnį paciento tyrimą, gydymo planavimą ir jo efektyvumo vertinimą.
Vienu iš svarbiausių tyrimų balso sutrikimo priežasčiai nustatyti laikoma vaizdo laringostroboskopija (VLS). Vis dar išlieka problemiškas VLS kie-kybinis vertinimas, kuris leistų geriau ir racionaliau interpretuoti, palyginti bei naudoti VLS rezultatus moksliniams tikslams. Kad VLS kiekybinis vertinimas taptų kasdiene praktika, reikia išsamių tarpdisciplininių moksli-nių studijų. Pradiniu etapu būtina detalizuoti VLS parametrus ir nustatyti standartus normaliems ir patologiniams balso klosčių virpesiams apibrėžti. Į klinikinę praktiką įdiegti objektyvūs VLS parametrai padėtų kiekybiškai aprašyti gerklų patologijos tipą ir laipsnį, įrodyti gydymo efektyvumą ir dokumentuoti gydymo veiksmingumą [20]. Standartizuota VLS ir gerklų vaizdų analizė sudarytų prielaidas nustatyti objektyvius, fonacinę funkciją atspindinčius, parametrus [269].
Siekiant geriau perprasti fonacijos patofiziologinius mechanizmus bei iš gerklų teikiamos įvairios duomenų gausos išskirti optimaliausius ir reikšmingiausius požymius pirminei gerklų ligų atrankai, reikalinga detali ir įvairiapusė gerklų informacija, kurią galėtų suteikti daugiafunkcis gerklų tyrimas – klausimynų, akustinių balso parametrų, gerklų pokyčių analizė.
1. DARBO TIKSLAS IR UŽDAVINIAI
Darbo tikslas
Darbo tikslas – nustatyti informatyviausius anamnezės, subjektyvaus bal-so vertinimo, kompiuterinės akustinės balbal-so analizės bei kiekybiškai įvertin-tus ir išmatuoįvertin-tus vaizdo laringostroboskopijos parametrus gerklų ligoms klasifikuoti; sukurti optimalią pirminės gerklų ligų atrankos sistemą.
Darbo uždaviniai
1. Nustatyti informatyviausius anamnezės bei demografinius faktorius, kurie leistų tiriamuosius klasifikuoti į sveiko ir patologinio balso, taip pat į gerklų ligų grupes; įvertinti šių faktorių efektyvumą pirminei gerklų ligų atrankai.
2. Atlikti subjektyvią ir kompiuterinę akustinę balso analizę bei sudaryti informatyviausių balso parametrų sistemą gerklų ligų grupėms klasifikuoti.
3. Atlikti ir kiekybiškai įvertinti VLS bei nustatyti kiekybinių VLS vertinimo parametrų patikimumą bei reikšmingumą klasifikuojant tiriamuosius į gerklų ligų grupes.
4. Sukurti VLS paveikslų objektyvaus kiekybinio matavimo sistemą bei nustatyti VLS matavimo parametrų reikšmingumą klasifikuojant į atitinkamas gerklų ligų grupes.
5. Jungiant anketinius duomenis, akustinę balso analizę, VLS vertinimo ir VLS matavimo parametrus, įvertinti gerklų ligų pirminės atrankos sistemos efektyvumą.
2. DARBO MOKSLINIS NAUJUMAS
IR AKTUALUMAS
Klinikinėje praktikoje naudojama daug balso funkcijos vertinimo meto-dų. Sukurti klausimynai padeda atskirti sveiką ir patologinį balsą, įvertinti balso neįgalumo laipsnį. Kompiuterinė balso analizė parodo garso bangos ir balso diapazono pokyčius. Visa ši informacija siejama su vaizdiniais gerklų tyrimų metodais, tačiau nėra pakankamai duomenų apie šių tyrimų tarpusavio ryšį.
Vaizdo laringostroboskopija laikoma viena iš svarbiausių ir dažniausiai klinikinėje praktikoje naudojamų vaizdinių gerklų tyrimo metodų, kuris reikšmingiausiai nustato balso sutrikimo priežastį. Vienas iš didžiausių jos trūkumų – subjektyvi interpretacija, trukdanti suderinti praktikuojančių specialistų ir gydymo efektyvumo vertinimus, taip pat siekti mokslinių tikslų. Sukurta daug įvairių VLS vertinimo formų, bet jų dauguma neprigijo klinikinėje praktikoje ir vieningo kiekybinio vertinimo pasigendama iki šiol.
Disertaciniame darbe ištirti gerklų ligomis sergantys ir sveiki asmenys, naudojant įvairiapusius metodus – klausimynus, akustinę analizę, balso lauko tyrimą, vaizdo laringostroboskopiją. Sukurta informatyviausia įvairia-lypių požymių sistema, padedanti spręsti apie tikimybę, kuriai gerklų ligų grupei priskirtinas tiriamasis asmuo: sveiko ar patologinio balso, vėžio ar kitų organinių gerklų ligų, įtariamo gerklų vėžio ar kitų organinių ligų grupei, sveiko balso, mazginių, difuzinių balso klosčių pažeidimų ar balso klosčių judrumo sutrikimų klasei.
Bendradarbiaujant su Kauno technologijos universiteto Elektros ir valdymo įtaisų katedra, „Atsitiktinių miškų“ (AM) metodu nustatyta atskirų požymių, gautų iš tiriamųjų anketinių, vaizdinių ir balso tyrimų, svarba minėtų gerklų ligų klasifikacijai.
Naudojant matematinės statistikos metodus, sukurta unikali požymių sistema, aprėpianti įvairiapusę gerklų tyrimų informaciją. Nustatytas skir-tingos rūšies duomenų tarpusavio ryšys ir santykis. Iki šiol nebuvo atlikta išsamios balso funkcijos vertinimo analizės, kuri apimtų visus klinikiniame darbe naudojamus parametrus ir nustatytų pačius svarbiausius, padedančius atskirti sveiką ir patologinį balsą. Vertinant balsą, analizuoti ir kalbos profilio parametrai, nustatytas jų ryšys su kitais balso parametrais bei VLS. Kalbos parametrų įtraukimas į bendrą analizę – naujas, iki šiol literatūroje labai mažai nagrinėtas metodas. Sukurta originali VLS vaizdų matavimo metodika bei nustatyti svarbiausi parametrai, kurie tiksliausiai apibūdina klasifikuojamas grupes: sveiko ir patologinio balso, gerklų vėžio ir kitų organinių gerklų ligų, įtariamo gerklų vėžio ir kitų gerklų ligų, mazginių,
difuzinių pažeidimų, balso klosčių judrumo sutrikimų, taip pat sveiko balso klases. Sprendžiama ir dar viena problema – kaip objektyviai nustatyti balso neįgalumo laipsnį su balsu susijusių profesijų asmenims. Nėra vieningos visų balso ir gerklų vaizdo parametrų sistemos. Atradus ir nustačius svarbiausiuosius, būtų galima toliau kurti ir vystyti automatizuotą sistemą, kuri specialistams padėtų priimti objektyvius sprendimus.
3. LITERATŪROS APŽVALGA
Žmogaus balsas – unikalus instrumentas, kurį sudaro anatominių struk-tūrų, fiziologinių mechanizmų, fizikinių ir cheminių reiškinių kompleksas. Balso mechanikoje dalyvauja kvėpavimo, balsą produkuojantys (fonacijos), garso aplinką sudarantys (rezonanso) ir balsą moduliuojantys (artiku-liaciniai) raumenys. Pati fonacija apibrėžiama kaip garsas generuojamas balso klosčių virpesių, kuriuos sužadina iškvepiama oro srovė. Gerklos yra tik viena iš keturių balso produkavime dalyvaujančių sistemų, nors jos tikrai nėra to paties lygmens kaip trys likusios (kvėpavimo, rezonanso, artikuliacijos). Įdomu tai, jog filogenetiškai gerklos yra senesnės už sme-genų ir raumenų struktūras, atsakingas už artikuliaciją ir kalbą [9]. Kalbėdamas žmogus ne tik perduoda informaciją, bet kartu ir suteikia duomenis apie save. Iš žmogaus balso ir kalbos mes sprendžiame apie jo amžių, lytį, rasę, nuotaiką, išsilavinimą, socialinę padėtį [190]. Perkins (1971) išskyrė penkių rūšių informaciją, kurią galima išgauti iš balso. Jo manymu, balsas yra kalbėtojo psichinės ir emocinės sveikatos, asmenybės, tapatumo ir estetinės orientacijos indikatorius [9]. Johnson ir bendraautoriai 1956 metais sukūrė sveiko balso apibrėžimą. Anot autorių, sveikas balsas yra malonios kokybės, amžių ir lytį atitinkančio tembro, tinkamo garsumo, adekvačios galimybės varijuoti garsumu ir tonu. Plečiantis technologijoms, randasi mokslinių studijų, apibrėžiančių sveiką balsą akustiniais, fonetogramos (FG), vaizdiniais ir kitais parametrais. Lietuvoje atlikta tyrimų, kuriais nustatytos akustinių balso parametrų, FG parametrų normos. 1995 m. buvo nustatytos sveikų suaugusių lietuvių balsų normos atliekant „balso lauko“ (klasikiniu metodu), laringostroboskopijos, elektrogloto-grafijos ir ilgiausios fonacijos trukmės (IFT) registravimo metodais (Šiupšinskienė) [229]. 2000-aisiais nustatytos akustinių parametrų normos – vidurkiai bei standartiniai nuokrypiai (Ulozas) [249]. Visa tai atlikta tiriant nelavintus suaugusiųjų balsus. Žinoma, tie patys parametrai netinkami lavintiems balsams bei vaikų iki mutacijos balsų normoms nustatyti. 2010 metais Pribuišienės ir bendraautorių studijoje nagrinėti 6–13 metų vaikų lavinti ir nelavinti balsai – buvo atliekama akustinė balso analizė, FG bei matuojama ilgiausia fonacijos trukmė. Suskaičiuotos akustinių, FG parametrų bei IFT normos minėtoje vaikų amžiaus grupėje. Išsiaiškinta, jog nelavinto balso 6–13 metų skirtingos lyties ir amžiaus vaikų akustiniai balso parametrai statistiškai reikšmingai nesiskyrė. Teigiama balso lavinimo įtaka konstatuota tik dainuojančioms mergaitėms. Nustatytos vidutinės koreliacijos tarp balso lavinimo trukmės ir balso intensyvumo diapazono, maksimalaus intensyvumo, minimalaus intensyvumo, FG ploto ir IFT. Tonų
diapazonas (TD) statistiškai reikšmingai skyrėsi lavinto ir nelavinto balso vaikų grupėse [183]. Panašių studijų yra atlikę ir kiti užsienio autoriai. Kai kurios iš jų orientuotos į balso lavinimo įtaką [50, 63, 201], kitose nustatinėjamos akustinių ir FG parametrų normos [19, 28, 63, 162, 201, 215, 270], ir tik viena kita pristato IFT normų ribas [32, 59, 63].
Pats balso vartojimas turi keletą pakopų ar lygių. Siekiant sėkmingai gydyti balso sutrikimus, labai svarbu nustatyti kiekvieno paciento balso poreikio lygį. Balso sutrikimas gali trikdyti dainininko pasirodymą, tei-sininko, dvasininko ar mokytojo darbą, ar tiesiog apsunkinti senyvo amžiaus sutuoktinių bendravimą [122]. Todėl to paties lygio balso sutrikimas vienam asmeniui gali reikšti visišką nedarbingumą, kitam iš dalies apriboti darbingumą, o dar kitam netrikdyti darbingumo. Visa tai priklauso nuo balso vartojimo lygių. Koufman ir bendraautoriai išskyrė keturis balso vartojimo lygius, kuriais klinikinėje praktikoje vadovaujamės ir mes. Balso vartojimo lygius ir jų aprašus bei pavyzdžius pateikėme 3.1 lentelėje.
3.1 lentelė. Balso vartojimo lygiai (Koufman, 1991).
Lygis Aprašas Pavyzdys
I II III IV
Elitiniai balso vartotojai Profesionalūs balso vartotojai Balsingų profesijų atstovai Nebalsingų profesijų atstovai
Dainininkai, aktoriai Kunigai, dėstytojai Mokytojai, teisininkai Darbininkai, tarnautojai
Taigi, pirmojo lygio atstovams net menki balso sutrikimai gali turėti blogų pasekmių. Antriesiems vidutinio laipsnio disfonija trukdys tinkamai dirbti. Tretieji negali dirbti esant sunkaus laipsnio disfonijai. Ketvirto lygio reprezentantams balso sutrikimai darbingumo neapriboja. Tyrimai rodo, jog tie asmenys, kurių darbui balsas yra labai reikalingas ir dažnai naudojamas instrumentas, gerokai dažniau kreipiasi į specialistus dėl balso sutrikimų, nei asmenys, atliekantys rankų darbą arba tokį, kuriam nėra būtina vartoti balso [121]. Tačiau epidemiologiniai tyrimai rodo, jog žmones, dirbančius nekvalifikuotą, mažai apmokamą ar fizinį darbą, lydi kur kas didesnė rizika susirgti gerklų vėžiu nei kitus [134].
Balso sutrikimai paprastai yra multifaktorinės kilmės [27, 154, 257]. Juos ypač paskatina balso krūvis [146, 147, 216]. Balso pertempimo veiksniai, kaip antai labai intensyvus kalbėjimas (daugiau negu 70 dB), ilga kalbėjimo trukmė, kalbėjimas normalų diapazoną viršijančiu tonu, kalbėjimas labai stipria intonacija ir nenormaliu rezonansu, didina balso krūvį [216]. Kalbėji-mas veikiant psichoemociniams faktoriams taip pat didina balso krūvį [112, 158]. Aplinka, kurioje yra daug dulkių, garų, sausumo ir drėgmės nuokry-pių, temperatūros svyravimų, manoma, taip pat neigiamai atsiliepia balsui –
jį pertempia ir didina jo krūvį [89, 251, 257]. Bloga garso akustika [89, 251, 257] ir didelis aplinkos triukšmas [212, 213] verčia mokytojus kalbėti pakeltu balsu ir neteisingu tonu, ir tokiu būdu taip pat didėja balso krūvis. Fiziniai veiksniai – netaisyklinga kūno laikysena, raumenų pertempimas [158], netaisyklinga gerklų pozicija [7] ir pablogėjusi klausa [72] – irgi gali sukelti ir sunkinti balso sutrikimus. Tinkamo balso lavinimo ir balso higienos stoka laikomi svarbiais balso problemų išsivystymo rizikos faktoriais [147].
3.1. Klausimynų reikšmė gerklų ligų diagnostikai
Balso sutrikimai apima 3–9 proc. populiacijos ir ženkliai veikia gyveni-mo kokybę [23, 251]. Labai svarbu, kaip pats pacientas įvertina savo balso sutrikimo sunkumą. Anamnezės, nusiskundimų duomenys mums suteikia labai daug informacijos ir gali nukreipti tolesnį paciento tyrimą teisinga linkme. Plečiantis instrumentiniams tyrimams, gerėja ligų diagnostika, tačiau daugelyje Lietuvos gydymo įstaigų vaizdiniai instrumentiniai gerklų tyrimo metodai nėra prieinami. Siekiant kiekybiškai įvertinti balso neįgalumo įtaką gyvenimo kokybei, vertinti gydymo efektyvumą, atlikti pirminę gerklų ligų atranką, yra sukurti visiems prieinami, specialios įrangos nereikalaujantys tyrimo metodai – klausimynai. Balso įtakos gyve-nimo kokybei (angl. Voice-Related Quality of Life) [93], Balso apklausos rezultato (angl. Voice Outcome Survey) [70], Balso užimtumo profilio (angl.
Voice activity and Participation Profile) [139], Balso simptomų skalės
(angl. Voice Symptom Scale) [44], Balso neįgalumo indekso (BNI, angl.
Voice Handicap Index) [107], Gerklų funkcijos indekso (GFI, angl. Glottal Function Index) [11] ir kiti klausimynai daugiau ar mažiau įsitvirtino
klinikinėje praktikoje.
Jacobson ir bendraautorių 1997 metais pristatytas BNI buvo pirmasis 30-ies punktų klausimynas, skirtas individualiai įvertinti, kaip balso sutrikimai pasireiškia skirtingose sferose:
• Pačios balso funkcijos (F).
• Balso nulemto fizinio neįgalumo (P). • Balso paveikto emocinio faktoriaus (E).
Nuo tada pripažinta, jog BNI yra universaliausias ir teikiantis svarbiausią informaciją apie balso paveiktą gyvenimo kokybę instrumentas [62]. BNI labai išpopuliarėjo klinikinėje ir mokslinėje praktikoje ir buvo pripažintas tinkamu (validuotas) dvylikoje skirtingų kalbų [4, 16, 80, 88, 119, 141, 161, 164, 184, 200, 263, 273]. Verdonck – de Leeuw ir bendr. [253] įvertino JAV BNI versijos ir vertimų į aštuonias Europos kalbas ekvivalentiškumą. Jie
nustatė, kad JAV BNI ir jo vertimai yra ekvivalentiški ir rezultatai iš įvairių šalių yra lygintini. Sukurtos ir kelios sutrumpintos, klinikinėje praktikoje naudotinos BNI versijos – kaip antai BNI-10 [191], BNI-9 [160] – labai artimos išsamiai BNI versijai.
2005 metais Bach ir bendr. sukūrė ir patvirtino Gerklų funkcijos indekso (GFI) klausimyną – lengvai naudojamą, patikimą instrumentą, kurio tikslas – gauti informaciją apie suaugusiųjų balso disfunkcijos buvimą ir laipsnį [11]. Autorių duomenimis, tarp GFI ir BNI nustatyta stipri koreliacija. Tačiau literatūroje iki šiol aptikta tik keletas straipsnių, susijusių su GFI pritaikymu. Cohen su bendr. pristatė hebrajiškos GFI versijos validavimo rezultatus ir įrodė šio klausimyno naudą siekiant pagerinti vaikų, sergančių disfonija, ypač pažeistomis balso klostėmis, tyrimą [33]. Robert Buckmire ir bendr. įrodė GFI naudą vertinant pacientų po gortekso medializacijos tyroplastikos gydymo efektyvumą [26].
Taigi, klausimynų poreikis ir nauda abejonių nekelia. Sunku rasti vienintelį optimalų variantą, todėl šios srities literatūroje aptinkama nemažai analizės ir ieškojimų. Galbūt patikimiausia ir daugiausia naudos teikianti klausimyno versija bus sukurta dar ateityje? Aišku viena, kad tinkamai parengtas ir patikrintas klausimynas turi būti balso negalavimais besiskun-džiančio paciento tyrimo dalis. Taip pat aišku, jog vieningo klausimyno, tinkančio ir vaikams, ir suaugusiems, ir balso profesionalams, ir nelavinto balso atstovams, būti negali. Atskiri klausimynai reikalingi specializuotoms, su balso intensyviu vartojimu susijusioms profesijoms. Šiuo tikslu 2007 metais Cohen ir bendr. sudarė ir pritaikė naudojimui BNI dainininkams (angl. Singing Voice Handicap Index) [34]. Vėliau sukurta ir validuota trumpesnė dainininkų BNI klausimyno versija, susidedanti iš 10 klausimų [35]. Specializuoto, pritaikyto naudoti elitinio balso vartotojams BNI klausimyno lietuvių kalba kol kas nėra. 2011 metais pritaikėme naudoti lietuvių kalba ir validavome GFI klausimyną (GFI-LT) [180].
3.2. Balso analizės reikšmė gerklų ligų diagnostikai
Balso kokybės matavimas yra svarbus balso sutrikimų vertinimui. Kokybė yra aiškiausias požymis tiek balsą vertinančiam klinicistui, tiek pačiam pacientui, tiek aplinkiniams, tą balsą girdintiems. Balso kokybės vertinimas yra ideali gydymo pažangos, efektyvumo priemonė. Be abejonės, kokybės vertinimo matai yra pranašesni už kitus, nes jie labiausiai skatina pacientą siekti gydymo rezultatų. Dėl to nestebina, kad balso kokybės vertinimo istorija siekia senovės romėnų laikus. Seniausias būdas balso kokybei nustatyti – interesanto klausytojo subjektyvus balso vertinimas įvairiose skalėse, atspindintis klausytojo girdimą balso kokybės įspūdį. Šis
būdas yra įprastas, nesunkiai pritaikomas ir lengvai suprantamas. Tiek romėnų raštuose, tiek moderniose balso kokybės studijose [123] randama tokių balso apibūdinimų: šiurkštus, švarus, skaidrus, švelnus, silpnas,
aštrus, žemas, prislopintas, aukštas, užkimęs, metalinis. Egzistuoja keletas
klasikinio ir modernaus balso aprašo terminologijos skirtumų. Pavyzdžiui, antikinėse balso aprašymo schemose terminai yra siejami su asmenybe (asmeniškumu) ir retoriniais gabumais (artikuliuotas, aiškus). Modernes-niuose terminų rinkiModernes-niuose egzistuoja tokie terminai kaip pučiantis, nosinis, įprastai naudojami balso patologijai vertinti. Kad ir kaip būtų, tradicijų panašumai pranoksta skirtumus ir daugelis vertinimų nuosekliai naudojami per amžius. Tokia ilga šių vertinimų tradicija suteikia lyg „tiesos žiedą“, kuris stiprina plačiai paplitusį jų patikimumą [123].
Sudaryta ir naudojama nemažai balso vertinimo protokolų, paremtų įvairiomis vertinimo skalėmis. Įvairiuose protokoluose jos lengvai varijavo, tačiau metodai išliko beveik identiški. Pavyzdžiui, CAPE-V (angl.
Consen-sus Auditory – Perceptual Evaluation of Voice) protokolo vartotojai vertina
balsus VAS bendram pažeidimui, šiurkštumui, pučiančiam, įtempimui,
aukš-tumui, garsumui nusakyti [123]. Isshiki 1969 m. sukurta faktorinė užkimimo
vertinimo (LGPAI) skalė, vietoj VAS naudojanti keturių laipsnių vertinimą [99]. Švedų sudarytame vertinimo protokole SVEC (angl. Stockholm Voice
Evaluation Consensus Model) egzistuoja šiurkštaus, pučiančio užkimimo
komponentų vertinimas, bet asteninis, įtemptas komponentas, užkimimo laipsnis keičiami į afonijos, įtemptumo, silpnumo, girgždėjimo, nestabilumo,
balso lūžių, diplofinojos vertinimą [123].
Vis dėl to subjektyvus balso vertinimas nesuteikia žinių, kas atsitikę žmogaus balsui. Šiuose vertinimo protokoluose pamatuoti parametrai yra visiškai nespecifiški ir nerodo, kaip jie siejasi su pačiu balso klosčių pažeidimu. Buvo bandyta sukurti labiau teoriškai pagrįstą balso vertinimo protokolą. Laver ir bendr. sudarė balso vertinimo protokolą (Balso profilio analizės protokolas – angl. Voice Profile Analysis), kuris remiasi ne kokybės vertinimu, bet labiau fizikiniu pagrindu. Čia balso kokybės terminai verčiami į tokius terminus, kurie labiau nurodo garso sudarymo būdus ir manierą. Tai būtų lūpų konfigūracija, skruostų pozicija, velofaringinė funkcija, gerklų padėtis ir kt. Kitais žodžiais tariant, „Balso profilio analizė“ labiau akcentuoja, kur galėtų būti informacija apie balso kokybę [127].
Nepaisant balso vertinimo protokolų gausos ir panašumo, iškeliama daug klausimų dėl vertinimo ir vertintojų patikimumo. Svarbiausias yra teorinis pagrindas, leidžiantis suprasti, kokie fiziniai ir akustiniai pokyčiai gali sukelti tam tikras balso kokybės variacijas. Klinicistams, naudojantiems įvairius balso vertinimo protokolus, tai padėtų suprasti gydymo rezultatų nesėkmes bei labiau pasigilinti į gydymo principus [123].
Kaip jau minėta anksčiau, užkimimu besiskundžiantis ligonis tiriamas kompleksiškai. Plečiantis technologijoms, didėja balso analizės įrangos pasiūla. Kompiuteriniai balso analizės metodai pasaulyje vis populiarėja, darosi prieinamesni, juos vis paprasčiau naudoti. Siekdami kokybiško rezul-tato, praktikuojantys gydytojai vadovaujasi klinikinio balso vertinimo geros praktikos principais:
1. Gydytojas turėtų naudoti įrodymais pagrįstą praktinį balso vertinimo algoritmą. Įrodymais pagrįsta praktika yra sistemingas šiuolaikinių mokslinių tyrimų rezultatų paieškos, įvertinimo ir pritaikymo procesas, kuriuo remiantis gali būti priimami sprendimai klinikinėje praktikoje. „Įrodymais pagrįsta medicina” ieško ir vertina tinka-miausią informaciją ir pritaiko ją kasdienei klinikinei praktikai [66]. Vertindami balsą, gydytojai turi naudoti tik moksliškai pagrįstus ir patvirtintus, literatūroje aprašytus parametrus.
2. Instrumentinius tyrimus gydytojas turi taikyti kritiškai. Vertinant balsą, šiuo metu daugeliu kompiuterinių metodų labai paranku gauti skaitmenines balso parametrų reikšmes. Nors tai ir patogu, specialistai neturėtų pasikliauti tik skaitmeninėmis reikšmėmis. Balso parametrai turi būti vertinami ir interpretuojami atsižvelgiant į gerklų anatomiją ir fonacijos fiziologiją. Geros praktikos pavyzdys – pradedant vertinimą pirmiausia iškelti hipotezę, o paskui ją tikrinti gerai pasveriant atliktų tyrimų rezultatus [13].
3. Gydytojas turi suprasti ne tik balso vertinimo naudą, bet ir apribo-jimus. Apribojimo pavyzdys – akustinė analizė, kuri padeda geriau apskaičiuoti periodiškus balsus negu neperiodiškus [243].
4. Gydytojas turi atsižvelgti į specifinius balso vertinimo protokolo poreikius skirtingoms pacientų populiacijoms. Jie gali skirtis tiriant profesionalius dainininkus, vaikus, senyvus žmones, skirtingas kalbi-nes, kultūrikalbi-nes, rasines grupes [137].
Akustinės balso analizės parametrai ir jų vertinimas plačiai aprašomi mokslinėje literatūroje. Pagrindiniai balso akustikos analizės parametrai, nusakantys balso kokybę yra Jitter – pagrindinio tono neperiodiškumas ir
Shimmer – amplitudės neperiodiškumas. Objektyvus ir subjektyvus balso
vertinimas rekomenduojamas kaip klinikinio balso tyrimo dalis [46]. Tačiau literatūros duomenys apie užkimusių balsų tyrimus yra prieštaringi dėl objektyvios akustinės ir subjektyvios analizės koreliacijų [49, 138]. Viena iš priežasčių – objektyvūs akustiniai balso parametrai ne itin patikimi, kai jie taikomi nereguliariems balso signalams, tačiau kur kas patikimesni norma-liems balsams. Subjektyvaus balso vertinimo protokolai – priešingai: jie tvir-tai pagrįsti ir patikimi tiek nereguliariems, tiek ir sveikiems balsams [17, 29].
3.2.1. Subjektyvus užkimimo vertinimas
2000 m. Europos laringologų draugija rekomendavo bazinį daugiapa-rametrį balso tyrimo (DBT) protokolą gydymo veiksmingumui įvertinti [46]. Šis protokolas sudarytas remiantis kiekybinio ir subjektyvaus balso vertinimo metaanalizės duomenimis ir Balso komiteto narių klinikine patirtimi. Protokolas sudarytas siekant geresnio ir vieningesnio sutarimo dėl funkcinio patologinio balso vertinimo metodologijos. Jis apima penkis aspektus: gydytojo ir paciento subjektyvius balso vertinimus, vaizdo laringostroboskopijos duomenis, akustinių bei aerodinaminių parametrų vertinimus. Subjektyviam balso vertinimui siūloma 1969 metais Isshiki pasiūlyta klasifikacija – seniausias užkimimo vertinimo būdas, dar vadina-mas LGPAĮ skale, kur L reiškia užkimimo laipsnį, G – grubų (šiurkštų), P – pučiantį, I – įtemptą, A – asteninį komponentą [99]. Pagal šią skalę užkimi-mas išreiškiaužkimi-mas formule (pvz.: L2G1P2A0Į1), kuri dokumentuoja esamo
balso pakitimo ryškumą bei pobūdį ir gali būti naudojama ligos dinamikai bei gydymo efektui vertinti. Įvairiomis studijomis įrodyta, kad LGPAĮ skalė yra patikima ir stabili, kadangi vertinant tą patį balsą keliems tyrėjams ir tam pačiam tyrėjui kelis kartus, gauti nežymūs skirtumai tarp vertinimo rezultatų [51]. Atliktose studijose LGP komponentai pasirodė kaip labai patikimi (pasiektas geras tyrėjų ir vertinimų suderinamumas) klinikinėje praktikoje [43, 48]. Funkciniai Į ir A parametrai mažiau patikimi, todėl jie nebuvo įtraukti į bazinį protokolą. Taigi supaprastinta LGP skalė palikta bazinio tyrimo protokole ir ji atitinka tokią pat skalę, naudojamą Vokietijoje [185].
Norint įvertinti paciento juntamo užkimimo intensyvumą, raišką ar dažnį taip pat gali būti naudojama Shiffman (1981) pasiūlyta 100 mm (10 cm) vaizdinio atitikmens skalė (VAS) [208]. Tiriamasis dydis nustatomas išmatavus atstumą nuo atkarpos pradžios (0) iki atžymos (3.2.1 pav.). Tiriant šiuo metodu, tam tikrą požymį (pvz., užkimimą) gali vertinti pacien-tas ir gydytojas.
3.2.1 pav. Užkimimo intensyvumo vertinimas vaizdinio atitikmens skale.
3.2.2. Kompiuterinė balso analizė
Balso sutrikimų diagnostikoje svarbų vaidmenį atlieka kokybinė ir kiekybinė balso analizė. Balso kokybę nusako akustinė garso signalo analizė, o kiekybė apibūdinama fanetogramoje (balso laukas, balso profilis). Balso patologiją galima įtarti jau per pirmąjį pokalbį su pacientu. Įtarimą galima patvirtinti įvairiais gerklų ir balso tyrimo metodais, dokumentuoti moderniomis akustinio signalo analizės technologijomis. Šiuolaikiniai kompiuteriniai balso tyrimai leidžia objektyvizuoti subjektyviai girdimą užkimimą, kiekybiškai nustatyti balso galimybių ar fonacijos efektyvumo sutrikimą.
Šiuo metu pasaulinėje rinkoje siūloma daug įvairios įrangos akustinio signalo analizei. Mendes ir bendr. peržvelgė rinkoje siūlomą programinę ir techninę įrangą skirtą balso ir kalbos akustinei analizei, išskyrė dažniausiai medicinos praktikoje naudojamą, taip pat surinko svarbiausius balso parametrus ir galiausiai pristatė pedagoginei, mokslinei ir klinikinei prakti-kai tinkamiausią produkciją. 3.2.2.1 lentelėje atsispindi šios įrangos gausa rinkoje [153]. Lietuvoje kompiuteriniai balso analizės metodai įdiegti 1998– 2000 metais (LSMU ANG ligų klinikoje). Akustinė balso analizė buvo atliekama Tiger Electronics Dr. Speech programine įranga (Voice
Assess-ment 3.0) (Ulozas). Balso galimybių tyrimui nuo 2000-ųjų naudota Dr. Speech for Windows (Tiger DRS) programa Phonetogram 4 (Pribuišienė)
[182, 249]. 2008 metų pabaigoje LSMU (KMU) ANG ligų klinikoje įdiegta kompiuterinės balso analizės programa lingWaves, sukurta WEVOSYS –
Development Center for Voice and Speech Processing Forchheime,
Vokietijoje. 2010 m. įdiegta Audacity programa – tai nemokama atviro kodo skaitmeninė garso apdorojimo programa, sukurta 2000 m. Mazzoni ir Dannenberg Carnegie Mellon universitete, JAV.
3.2.2.1 lentelė. Programinė ir techninė įranga, skirta balso analizei.
Programinės įrangos
Nemokamos Mokamos
• Audacity 2.0.0
• EMU Speech Database System 2.3.0
• WaveSurfer 1.8.5 • Praat 5.3.04
• Speech Filing System (SFS) 4.8 • SFS|WASP 1.51 SIL International • Speech Analyser 3.0.1 Dr. Speech, versija 4 • Vocal Assessment • Real Analysis • Speech Trainig • ScopeView • Phonetogram • Speech Therapy 4 FonoTools KayPENTAX • Multi-Speech, Model 3700
• Voice Range Profi le (VPR), Model 4326 • Multi-Dimentional Voice Program (MDVP), Model 5105
• Motor Speech Profile (MSP), Model 5141
LingWAVES Voice Clinic Suite Pro Seegnal
• MasterPitch Pro • VoiceStudio • SingingStudio
Estill Voice International • VoicePrint
• Estill Voiceprint Plus Time Frequency
Analysis Software - TF32 Video Voice Speech Training System 3.0 Vox Metria
Vocalgrama
Kompiuterinė balso analizė leidžia nustatyti balso kokybę, kiekybę, vertinti pažeidimo laipsnį, gydymo efektyvumą, atlikti balso ekspertizę.
Balsas yra akustinis signalas, plintantis iš virpančio balso plyšio pro supraglotinę sistemą, kad pasiektų klausytoją. Šis signalas yra žinutė, nešanti informaciją apie dažnį, amplitudę ir balso kokybę. Tinkamai iššifruota ji gali suteikti žinių apie balso plyšio (balso šaltinio) būklę.
Balso dažnio (jitter) ir amplitudės (shimmer) nereguliarumas yra du parametrai, suteikiantys tiesioginę informaciją akustinei balso analizei. Reliatyvi gerklų ūžesio energija yra trečiasis parametras, kuris, tyrėjų nuomone, turi tiesiogines klinikines koreliacijas [239].
Balso tono nereguliarumas pirmą kartą aprašytas Lieberman 1961 m., kaip mažos ciklo – ciklo bazinio dažnio variacijos. Balso intensyvumo
guliarumą sudaro ciklo – ciklo amplitudės variacijos (Horii 1980). Balso ne-reguliarumai yra natūralios balso šaltinio savybės. Netgi pačios didžiausios kalbėtojo pastangos produkuoti lygią fonaciją, sukels balso signalo nereguliarumą. Titze, Horii ir Scherer 1987 m. balso signalo nereguliarumo šaltinius apibendrino taip:
a) veikimo potencialų gerklų raumenyse atsitiktiniai svyravimai, sukeliantys raumenų jėgos fliuktuacijas;
b) netolygus gleivių pasiskirstymas ant balso klosčių; c) papildoma turbulencija iš balso plyšio;
d) gerklų struktūrų sąveikos nereguliarumas [239].
Ankstesnės studijos parodė, jog nereguliarių balso signalų parametrai skiriasi nuo normalių. Tai dažniausiai aptikta sunkių disfonijų atvejais [97]. Bet tai nesuteikė žinių apie disfonijos etiologiją [135]. Sunkių disfonijų, palyginti su vidutinio laipsnio ar lengvom disfonijom, nereguliarumo matai yra statistiškai reikšmingai didesni [239]. Scherer ir bendr. (1988) nustatė, jog didesnės garso bangos nereguliarumo reikšmės užkimusiems balsams nustatoma dėl šių priežasčių:
1. Gleivių kiekio ant balso klosčių. 2. Gerklų struktūrų asimetrijos. 3. Sutrikusios raumenų inervacijos. 4. Neperiodiškumo.
5. Viso balso trakto sąveikos problemos.
6. Oro tėkmės turbulencijos ir nestabilumo [199].
Akustinė balso analizė yra vertinga savo kiekybiškumu, nes leidžia nustatyti garso bangos nereguliarumą, vertinti gydymo efektyvumą, padeda spręsti apie nedarbingumą, tačiau vien tik balso kokybės parametrai, nustatomi akustinės analizės būdu, nenaudojant kitų tyrimo metodų, klinikinėje praktikoje, deja, turi mažą klinikinę vertę. Ta vertė gerokai padi-dėja jungiant akustinę balso analizę su subjektyviu balso vertinimu ir instrumentiniais metodais, t. y. laringoskopija [46]. Akustinės balso analizės trūkumas dažnai siejamas su subjektyvaus vertinimo ir akustinių parametrų koreliacijų skirtumais [144, 266]. Pavyzdžiui, dideli bazinio balso dažnio svyravimai yra palyginti lengvai jaučiami subjektyviai ir nustatomi akustiškai [143], tačiau nereguliarumo parametrų variacijos (jitter, shimmer) lengvai nustatomos akustiškai, o sunkiai jaučiamos subjektyviai, arba akustiškai gali būti nukrypusios nuo normos ribų, o vertinant subjektyviai gali būti normos ribose [69, 145]. Ši dichotomija leidžia daryti išvadą, jog reikia kompleksinio balso ištyrimo, o ne izoliuotų metodų [258].
Tokie akustiniai balso parametrai kaip jitter, shimmer, normalizuota
ūžesio energija, neabejotinai turi klinikinę vertę, yra naudojami mokslinėse
studijose bei klinikinėje praktikoje objektyviam balso tyrimui prieš gydymą ir po gydymo, vertinant rezultatus [248].
Kaip jau minėta, balso pagrindinis tonas F0 gali turėti labai plačias
svyravimo ribas. F0 svyravimų pagrindu apskaičiuojami jitter ir shimmer.
Tačiau pagrindinis tonas nėra homogeniška svyravimų seka. Tuo remiantis Titze pagal kokybę suklasifikavo balso signalus į tris tipus [242].
• Pirmojo tipo balso signalai yra beveik periodiški, o analizės rezutatų nepakeičia analizuojamame segmente atsiradęs nepagrindinis tonas (angl. sub-harmonics). Pagrindinio tono energija yra gerokai didesnė už nepagrindinio, todėl pastarasis žymios įtakos skaičiavimams neturi. • Antojo tipo balso signalai turi ryškias moduliacijas ar nepagrindinius tonus. Čia jau nepagrindinio tono energija yra artima pagrindinio tono energijai ir gali būti sunku išskirti pagrindinį.
• Trečiojo tipo balso signalai yra nereguliarūs ir neperiodiški. Juos analizuojant iškyla daugiausia problemų.
3.2.2.1 pav. pavaizduoti trys garso bangos tipai, kur pavyzdžio dažnis yra 25 kHz, pagrindinis tonas f0 = 1/T, o A, B ir C, atitinka pirmojo, antrojo ir
trečiojo tipo garso signalus. Teigiama, jog jitter ir shimmer matavimai, kurie tradiciškai naudojami tyrėjų, yra tinkami tik beveik periodiškiems pirmojo tipo signalams matuoti. Šių parametrų nauda, vertinant antrojo ir trečiojo tipo balso signalus, gali klaidinti [111]. Studijos, vertinančios jitter ir
shimmer patikimumą ir tinkamumą, atskleidė didelius šių parametrų
svyravimus ir mažą patikimumą analizuojant patologinius ar neperiodiškus balsus [46, 114, 242]. Atitinkamai antrojo ir trečiojo tipo balso signalams rekomenduojama naudoti spektrografiją bei subjektyvią analizę [242]. Nors subjektyvus balso funkcijos vertinimas yra paprastas, dėl jo subjektyvumo gali būti nepatikimas ir sunkiai vertinamas kokybiškai [68,124]. Faktoriai, įtakojantys subjektyvaus vertinimo nepastovumą, yra skirtingi balso signalo vertinimo standartai tarp tyrėjų ir skirtumai, kaip klausytojas akcentuoja savo dėmesį į skirtingus balso aspektus [111]. Tačiau tiek subjektyvus balso vertinimas, tiek spektrografinė analizė gali nesuteikti žinių, kai norima kiekybiškai aptikti subtilius balso funkcijos pokyčius. Kadangi tradiciniai balso analizės metodai yra riboti, yra pageidaujami papildomi analizės metodai, kurie analizuoja beveik periodiškus ir neperiodiškus balsus [111].
3.2.2.1 pav. Pirmojo, antrojo ir trečiojo tipo garso signalo bangos
(Titze ir bendr., 1987)[239].
Šiuo metu pasaulyje esama nemažai balso analizės programų, kurios turi pagrindinio tono nustatymo ir analizės algoritmus. Tačiau šios programos pateikia skirtingus rezultatus net kai analizuojami tie patys balsai [114]. Tokie nesutapimai kelia abejonių ir skatina tyrėjus ieškoti tobulesnių instrumentų. Kol kas nėra vieningo algoritmo, patikimai vertinančio visų tipų balso signalus. Patologinis balsas yra sudėtingas svyravimų derinys [109]. Viena iš siūlomų išeičių – suskaidyti balso signalą į pagrindinį toną ir triukšmą bei analizuoti juos atskirai [101, 126].
Balso analizės vertės bei žinių gilinimui kuriami eksperimentiniai kompiuteriniai balso klosčių modeliai bei atliekami eksperimentai su pašalintomis gerklomis. Ieškoma būdų, kurie leistų patikimai kiekybiškai išanalizuoti neperiodiškus patologinius balsus. Pateikiami nelinijiniai dinaminiai metodai (Poincare map, frakcinė dimensija, koreliacinė
dimen-sija D2, Kolmogorovo entropija, Lyapunovo eksponentės), galintys
analizuoti nereguliarius ar chaotiškus signalus [111]. Jitter, shimer ir koreliacinė dimensija beveik periodiškiems pirmojo tipo signalams duoda stabilius analizės rezultatus. Vis dėlto trečiojo tipo signalams jitter ir
shimmer gaunami su didžiuliais svyravimais, o koreliacinės analizės
rezultatai yra palyginti stabilūs. Tai parodo pastarojo metodo patikimumą, kai analizuojami disfoniški ar neperiodiški balsai [274]. Šis pavyzdys parodo, jog nelinijiniai dinaminiai analizės metodai nereguliarius ir neperiodiškus balsus aprašo tiksliau [111]. Atlikta nemažai studijų, kai
balsai buvo analizuojami nelinijiniais dinaminiais metodais. Manoma, kad šie metodai papildo jau klinikinėje praktikoje įdiegtus ir naudojamus tradicinius metodus. Tradiciniai metodai labiau tinka ir yra tikslesni beveik periodiškų pirmojo tipo ar antrojo tipo signalų analizei. Tačiau trečiojo tipo signalams analizuoti tikslesni nelinijiniai dinaminiai metodai. Vis dėlto reikia toliau tyrinėti, metodą tikrinti, diegiant jį į klinikinę praktiką. Taip pat aišku, jog šie metodai, neišstumdami tradicinių, gali pagerinti balso analizės rezultatus [111].
Sprecher ir bendr. pasiūlė prie Titze suklasifikuotų balso signalų trijų tipų [242] prijungti ketvirtąjį (3.2.2.2 pav.). Pastarasis tipas apibūdina balso signalą, kuriame vyrauja triukšmas. Siekiant geriau aprašyti ketvirtąjį tipą, autoriai atliko studiją ir išanalizavo 40 žmonių balsų įrašų. Juos suskirstė į pirmojo, antrojo, trečiojo ir ketvirtojo tipo signalus naudojant spektro-gramas. Visus suskirstytus balso signalus palygino atlikdami nereguliarumo, subjektyvią ir koreliacinės dimensijos analizę. Autoriai pateikė išvadas, jog nereguliarumo analizė galėtų būti naudojama pirmojo ir kai kuriems antrojo tipo signalams. Gana didelė antojo tipo signalų dalis, kuri gali būti analizuojama nereguliarumo metodu, yra nesuderinama su Titze rekomendacijomis ir gali būti priskirti specifinėms signalų tipavimo procedūroms. Tolesniuose tyrimuose, kai įtraukiami antrojo tipo signalai, prieš juos naudojant, turėtų būti atsižvelgiama į pagrindinio tono nustatymo reikšmes. Nesuskaičiuojamų dydžių ketvirtojo tipo signalai neturėtų būti analizuojami koreliacinės dimensijos būdu [220].
3.2.2.2 pav. Ketvirtojo tipo balso signalas (Sprecher ir kt., 2010). Siekiant tiksliau aprašyti nereguliarumo būdu išanalizuotus signalus bei padidinti jitter’io ir shimmer’io informatyvumą, pasiūlyta skaičiuoti dažnio bei periodo koeficientus [52]. Toliau stengtasi ieškoti parametrų, kurie nepriklausytų nuo pagrindinio tono, būtų nekintami laiko atžvilgiu, nesiskirtų skirtinguose balso įrašo segmentuose. Taigi, pradėta ieškoti balso pažeidimo dydžio priklausomybės nuo akustinio signalo spektro, kepstro bei jų išvestinių dydžių. Kepstras suteikia galimybę geriau vizualiai perteikti harmoninių signalų sąrangą akustiniame balso signale [90]. Vienas iš
Am
plit
udė
parametrų – kepstro viršūnių iškilumas, kuris parodo, kaip labai harmoninių svyravimų energija skiriasi nuo triukšmo energijos [90]. Kuo sveikesnis balsas, tuo kepstro pikai aiškiau išreikšti ir labiau iškyla virš triukšmo lygio.
Taigi, aišku, jog akustinė balso analizė yra vis dar plačiai tyrinėjama sritis. Literatūroje aptinkama nemažai studijų, nagrinėjančių balso klasifikavimo tikslumą, panaudojant skirtingus klasifikavimo metodus bei akustinius parametrus. Keletas studijų, bei jų klasifikavimo skirtumai atsispindi 3-ioje lentelėje [55, 56, 115, 129, 130, 156, 174, 250, 254, 265]. 3.2.2.2 lentelė. Balso klasifikavimo į skirtingas klases, panaudojant
skirtingus klasifikatorius, tikslumas.
Tyrėjas,
metai Išskiriamos klasės Klasifikavimo metodas Naudoti parametrai Klasifikavimo tikslumas Eadie TL, Doyle PC, 2005 Sveikas – patologinis balsas Logistinė regresinė
analizė HTS, tono aukščio amplitudė, spektro
plokštumo lygis
100 proc.
Linder R ir
bendr., 2008 Sveikas –patologinis balsas
Dirbtiniai
neuroniniai tinklai Jitter, Shimmer, SD F0, gerklų
triukšmo sužadinimo santykis 80 proc. Wolfe V, Martin D, 1997 Užkimimo lygis, pučiantis, įtemptas Diskriminantinė
analizė SD Jitter, Fgarso - triukšmo 0, santykio SN, kepstro viršūnių pikai
92 proc.
Peng C ir
bendr., 2007 Sveikas – patologinis balsas
Atraminių vektorių
mašinos 30 parametrų: Naudojant vieną Naudojant penkis Didinant skaičių 79,2 proc. 96,3 proc. Nebesikeičia Dibazar AA, 2002 Sveikas – patologinis balsas Paslėpti Markovo
modeliai Didžiausias tonų aukštis, vidutinis tonų aukštis, jų energijos santykis 99,44 proc. Umapathy B ir bendr., 2005 Sveikas – patologinis balsas Diskriminantinė
analizė Kalbos parametrai 93,4 proc.
3.2.2.2 lentelės tęsinys.
Tyrėjas,
metai Išskiriamos klasės Klasifikavimo metodas Naudoti parametrai Klasifikavimo tikslumas Liliana GC, Hansen JHL, 1996 Sveikas balsas – gerklų vėžys Paslėpti Markovo modeliai Dr. Speech Akustiniai parametrai tęstinės „a“ 88,7 proc. patologinei kl. 92,8 proc. sveikai kl. 79,13 proc. Moran RJ ir
bendr., 2006 Sveikas – patologinis balsas
Tiesinis
klasifikatorius Įrašai tylioje aplinkoje Telefoniniai įrašai 89,1 proc. 74,2 proc. Kašėta M, 2010 Mazginis pažeidimas, Difuzinis pažeidimas, Sveiki Sveikias – patologinis balsas Diskriminantinė analizė Atraminių vektorių mašinos, dirbtiniai neuroniniai tinklai Atraminių vektorių mašinos, dirbtiniai neuroniniai tinklai Harmonikų ir triukšmo santykis, NŪE, F0 Dešimties požymių rinkiniai Požymių rinkiniai 63,5 proc. 90,8 proc. 92,6 proc.
Fonetograma (FG) – (balso laukas, balso profilis, balso diapazono
profi-lis) – dvimatis grafinis balso galimybių fiziologinių ribų matavimas,
paro-dantis minimalaus ir maksimalaus balso intensyvumo priklausomybę nuo balso aukščio visame išdainuojamų garsų (tonų) ruože [230]. Fonetogramos kūrėjas yra Wolfe (1930 m.) [264]. 1970 m. Damste pasiūlė tyrimo pavadi-nimą ir pirminį registravimo formos variantą, tyrė sveikus ir patologiškus balsus [42]. Vėliau Shutte (1980) ir Gramming (1988) savo disertaciniuose darbuose nagrinėjo balso lauko tyrimo sąlygas, registravimo aparatūrą ir klinikinio pritaikymo aspektus [76, 205]. Fonetograma atliekama laikantis 1983 m. Europos foniatrų sąjungos (EFS) nustatytų standartizuotų reikalavimų [210]. Pati FG registravimo forma buvo tobulinta. FG – patikimas tyrimas, kadangi balso svyravimai laiko atžvilgiu yra nežymūs. Nustatyta, kad balso intensyvumo duomenys per parą svyruoja vidutiniškai 3dB, per mėnesį – 2–3 dB, tonų ruožas per parą gali keistis 1–2 pustoniais [37, 66, 75, 223].
Šiuo metu LSMU ANG ligų klinikoje FG registruojama kompiuteriniu būdu. 2008 m. pabaigoje įdiegta nauja kompiuterinės balso analizės programa lingWaves, sukurta WEVOSYS – Development Center for Voice
and Speech Processing Forchheime, Vokietijoje. Naudojant lingWaves,
registruojamas dainavimo ir kalbos diapazono profilis (fonetograma),
atliekama spektrografija, akustinė balso analizė, nustatoma ilgiausia fonaci-jos trukmė (IFT) bei apskaičiuojamas tyrimų rezultatus apibendrinantis disfonijos sunkumo indeksas (DSI).
Tyrimui naudojamas specialus aukštos kokybės mikrofonas – garso in-tensyvumo matuoklis (SPL meter) su integruotu triukšmamačiu, kuris parodo garso intensyvumo lygį (dB(A)). Taip garsas tiesiogiai perduodamas programinei įrangai ir nereikia intensyvumo kalibravimo. FG tyrimas atlie-kamas ta pačia metodika kaip ir klasikinis, tik garso tonams sužadinti nau-dojama asmeniniame kompiuteryje esanti virtuali klaviatūra, automatiškai matuojamas tonų sutapimas ir intensyvumas, brėžiama FG (3.2.2.3 pav.), apskaičiuojami balso stiprumą ir išdainuojamų garsų aukštį apibūdinantys parametrai [230]. Svarbiausi FG parametrai yra šie: 1) tonų diapazonas TD (atstumas tarp aukščiausiai ir žemiausiai išdainuoto garso); 2) intensyvumo
diapazonas ID (garsiausiai ir tyliausiai išdainuoto garso intensyvumo
skirtumas); 3) balso lauko plotas – S, kurį programa apibūdina kaip normalaus balso lauko ploto dalį (normal profile coverage) [37, 74, 230]. Išdainuojamas tonų diapazonas, t. y. dažnis, parodomas horizontalioje ašyje, o intensyvumas – vertikalioje ašyje. Šis tyrimo metodas išmanančiam foniatrui, kalbos patologui ar laringologui gali būti labai naudingas instrumentas dainininkų balso potencialui nustatyti, diagnozuoti disfonijas, vertinti gydymo rezultatus ar balso lavinimo efektyvumą [18]. Visos FG užrašymo procedūra trunka apie 45 minutes. Dėl laiko stokos kai kurie klinicistai pasirenka sutrumpintą FG versiją, kai fiksuojami tik keturi taškai: didžiausias ir mažiausias intensyvumo lygis bei žemiausias ir aukščiausias išdainuotas tonas. Tuomet FG užrašymo procedūra užtrunka ne daugiau kaip 10 minučių.
Bless ir bendraautoriai Tarptautinės logopedų ir foniatrų sociacijos Balso komiteto diskusijoje dėl FG pateikė šias išvadas:
1. Tinkamai atliekama FG yra vertingas instrumentas.
2. Pacientui tinkamai suteikiamos instrukcijos lemia FG tyrimo kokybę bei patikimumą.
3. Periodiškas tyrimų lyginimas gydant tą patį pacientą turi būti labiau patikimas ir galiojantis negu kelių pacientų tyrimų lyginimas.
4. FG yra vertingas rodiklis balso lavinimo potencialui nustatyti.
5. Tikslinga toliau tyrinėti FG ir duomenis klasifikuoti pagal gaunamas FG konfigūracijas [18].
Gerklų patologija gali lemti balso klosčių masės, ilgio, įtemptumo pokyčius [39]. Šie pokyčiai blogina gerklų aerodinaminę funkciją, įskaitant oro tėkmę bei poklostinį slėgį ir tai daro įtaką fonacijos dažnio ir intensyvumo parametrams [140]. Taigi, FG yra dviejų dimensijų grafikas,
atspindintis individualų minimalaus ir maksimalaus balso intensyvumo lygį per visą tiriamojo tonų diapazoną [12, 38, 118]. „Fonetograma” - labiau prigijęs pavadinimas Lietuvoje, tačiau pasaulyje naudojamas terminas „Balso diapazono profilis“ (angl. Voice Range Profile), kuris 1992 metais buvo oficialiai pasiūlytas Tarptautinės logopedų ir foniatrų asociacijos Balso komiteto [18]. Literatūroje sutinkami tokie alternatyvūs terminai: „fonetograma“ [2, 3], „fonetografija” [87], „balso profilis” [19], „fonacijos profilis” [157], „balso plotas” [18], „balso laukas” [228].
Tipiška sveiko balso FG forma yra įstrižai ovali [171]. FG plotas parodo tiriamojo balso funkcines galimybes. Keletas autorių kaip balso parametrus analizavo viršutinės ir apatinės intensyvumo linijų nuožulnumą [86, 225].
FG plotas buvo naudojamas disfonijai ir sveikam balsui diferencijuoti. Gali būti tokia sergančių žmonių gerklų patologija:
• Sumažėjęs maksimalaus dažnio diapazonas, labiau išreikštas aukštuose dažniuose. Gerklų patologija padidina balso klostės masę kiekviename taške ir tai riboja balso klostės virpesius aukštuose daž-niuose. Be to, dėl gerklų patologijos sustiprėjęs balso klostės tampru-mas (įtemptutampru-mas), sustiprina ir audinių stangrumą, o tai trukdo klostei pakankamai išsitempti ir produkuoti aukštus tonus [39]. Dėl to aukščiausias išdainuojamas tonas pažemėja [85, 86, 148].
• Sumažėjęs maksimalaus intensyvumo diapazonas, kai labiau suintensyvėjusi minimali fonacija. Minimalus balso intensyvumas atspindi individualų minimalų fonacijos slenkstį. Fonuojant minimaliu garso lygiu, oro tėkmė pro balso plyšį bus labai nedidelė [240]. Esant gerklų patologijai, balso klostės masė kiekviename taške padidėja, todėl apribojamas balso klostės lankstumas ir esant labai mažam oro srautui ji negali virpėti [74]. Todėl disfoniškiems pacientams, taip pat ir vokaliai sveikiems asmenims, yra sunku fonuoti minimaliu garso intensyvumu [140].
• Sumažėjęs balso lauko plotas dėl sumažėjusių tono ir intensyvumo diapazonų [140].
Keletas autorių FG dviejų dimensijų grafiką naudoja rišliai kalbai vertinti [57, 236]. Toks kalbos diapazono profilis parodo kasdienio bendravimo, kalbos funkcinę analizę. Ma ir bendraautoriai įvertino kalbos profilio naudą klasifikuojant moterų balsus į sveikus ir patologinius [136]. Jie nustatė, kad sujungiant tik du kalbos diepazono profilio parametrus (kalbos dažnių diapazoną ir maksimalų kalbos intensyvumą) pasiekiamas 93,6 proc. klasifikavimo tikslumas.
3.2.2.3 pav. Kompiuterinė fonetograma.
Pastaba: TD – tonų diapazonas, ID – intensyvumo diapazonas, S – fonetogramos plotas.
Sveiko nelavinto balso vyrų ir moterų tonų diapazonas apima viduti-niškai 3 oktavas (t. y. 36 pustonius). Kaip matyti 3.2.2.3 lentelėje, įvairių autorių duomenimis, TD vidutinė reikšmė svyruoja nuo 28,3 [74] iki 40,89 pustonio [136]. ID diapazonas svyruoja nuo 32 iki 58 dB [37]. Balso lauko parametrai priklauso nuo matavimo metodo. Šiame darbe atsispindi kalbos parametrų svarba visų balso parametrų kontekste. Sveikų nelavintų balsų FG parametrų ribas ir vidurkius tyrė ir Šiupšinskienė (1995), bei Pribuišienė (2003). Šiupšinskienė, KMU ANG ligų klinikoje klasikiniu fonetografijos metodu tyrusi 28 sveiko nelavinto balso vyrus ir 30 moterų nustatė, kad sveikų vyrų tonų diapazonas vidutiniškai yra 35 pustoniai, t.y. nuo E (82Hz) iki d2 (587Hz), o moterų – 28 pustoniai, t.y. nuo E (165Hz) iki g2 (784Hz) [230]. Pribuišienė KMU ANG ligų klinikoje kompiuteriniu fonetografijos metodu tyrusi 34 vyrus ir 54 moteris nustatė, kad vyrų žemiausiai išdainuojamas tonas buvo vidutiniškai F (86Hz), aukščiausiai - e2 (667Hz),
moterų – atitinkamai e (162Hz) ir a2 (884Hz) [182]. Vis dėl to nereikėtų
pamiršti, jog absoliučių balso parametrų “normų” būti negali. Kompiuterinė balso analizė padeda nustatyti balso sutrikimų pobūdį, stebėti balso pokyčius gydymo eigoje, suteikia mums skaitmenines kiekybines vertes. Tačiau gaunami gana dideli parametrų svyravimai tiriant skirtingiems tyrėjams ir skirtingų programinių įrangų pagalba.
3.2.2.3 lentelė. Sveiko balso asmenų vidutinės fonetogramos parametrų
vertės.
N TD (pst.) ID (dB) S (pst.*dB)
Vyr. Mot. Vyr. Mot. Vyr. Mot.
Coleman, 1977 22 37,1 37,4 58,4 51 - - Ohlsson, 1986 36 37 33 - - 766,5 563,7 Gramming, 1988 28 28,3 29,9 32 30 - - Šiupšinskienė, 1995 58 34,9 28,3 47,3 43,3 28,6* 21,1* Pribuišienė, 2003 90 35,7 30,2 48,2 42,8 915,1 752,7 Ma ir bendr., 2007 35 - 40,89 - 56,74 - 1421,8
* – FG plotas nustatytas langelių metodu (cm2) [230].
Kiekvienai kompiuterinei programai FG parametrų normos yra skirtingos. LSMU ANG ligų klinikoje naudojamai Phonetogram 4 Dr.
Speech for Windows (Tiger DRS) kompiuterinei programai FG parametrų
normos išvestos, 2000–2007 m. ištyrus 121 sveiko nelavinto balso asmenį (Pribuišienė), pateiktos 3.2.2.4 lentelėje [182].
3.2.2.4 lentelė. Sveikų suaugusių ir vaikų nelavinto balso fonetogramos
parametrų vidurkiai bei 95 proc. pasikliautinojo intervalo ribos (“Phone-togram 4” Dr. Speech for Windows Tiger DRS).
Parametrai
Vyrai (n=34) Moterys (n=54) Vaikai 6-13m. (n=31)
Vidurkis Apatinė- viršutinė
riba Vidurkis Apatinė- viršutinė riba Vidurkis Apatinė- viršutinė riba TD, pst. 35 34–37 30 29–31 23 20–25 F-max, Hz 667 622–712 884 839–928 757 674–840 F-min, Hz 86 81–92 162 147–176 199 191–207 ID, dB(A) 48 46–50 42 41–44 36 30–42 I-max, dB(A) 95 92–97 91 89–93 82 79–84 I-min, dB(A) 47 46–47 49 47–50 48 48–49 S, pst.*dB(A) 901 842–959 717 674–760 362 312–413
F-max – aukšiausiai išdainuojamas tonas, F-min – žemiausiai išdainuojamas tonas, I-max – maksimalus intensyvumas, I-min – minimalus intensyvumas, S – FG plotas.
Kaip jau minėta, FG yra naudinga gydymo efektyvumui vertinti. Yra atlikta nemažai studijų, kur vertinti FG parametrai disfonijos sunkumui, gydymo efektyvumui, balso pokyčiams po gydymo nustatyti. Šiuolaikinė FG suteikia galimybę lyginti parametrus tiesiog ekrane ir parodyti pacientui gaunamus rezultatus. 3.2.2.4 paveiksle pavaizduotas FG rezultatas vieną mėnesį po medializuojamosios tiroplastikos pacientei, sergančiai balso klostės paralyžiumi.
3.2.2.4 pav. Gydymo efektyvumo vertinimas fonetogramoje po
medializuojamosios tiroplastikos (LSMU ANG ligų klinikos archyvas).
Willems-Bloemer su kolegomis tyrė pacientų balso tonų ir intensyvumo diapazonų kaitą prieš ir po 2 savaičių antirefliuksinio gydymo [262]. Klasikiniu (neautomatizuotu) būdu nustatytus fonetogramos parametrus antirefliuksinio gydymo efektui ir Omeprazolio testui įvertinti tyrė ir Šiupšinskienė (2002) [231], taip pat ji tyrė balso pažeidimo vertinimo naudą GERL sąlygotos disfonijos pacientėms [232]. Kim ir bendr. nusatė, jog pacientams po tiroidektomijos statistiškai reikšmingai pažemėja aukščiau-siai išdainuojamas tonas bei balso intensyvumo diapazonas [120]. Taip pat Hong nustatė, jog po tiroidektomijos aukščiausias tonas pažemėjo 86 proc. net nesant nervo pažeidimui [96].
Taigi, lyginant sergančių ir sveikų asmenų FG parametrus, galima įvertinti tiriamos patologijos poveikį gerklų fonacinei funkcijai [182].
3.2.3. Aerodinaminiai balso funkcijos rodikliai
Balso produkcijoje dalyvauja daugelis anatominių ir fiziologinių struktūrų. Normalios fonacijos metu balso klosčių virpėjimas yra inicijuotas ir išlaikomas kvėpavimo ir fonacinės sistemos sąveikos. Aerodinaminių balso produkcijos aspektų vertinimas parodo ne tik gerklų, bet ir kvėpavimo sistemos būklę. Aerodinaminiai rodikliai glaudžiau siejami su gerklų, kaip vožtuvo funkcija, negu akustinė balso analizė [221]. Klinikinėje praktikoje naudojama daug įvairių oro tėkmės ir slėgio matavimo rodiklių. Taip pat egzistuoja matematiškai sujungti matavimai: gerklų rezistentiškumas, ar jėga [92, 94, 152, 214]. Kiti aerodinaminiai rodikliai specifiški konkrečioms klinikinėms užduotims, t. y. fonacijos slenksčio slėgis, kuris parodo minimalų poklostinį slėgį, reikalingą balso klosčių virpesiams sužadinti
[241] ar transglotinio tekėjimo vidurkis, kuris nustatomas tęsiant balsę [60, 95]. Matuojami intraoralinio slėgio, transglotinės tėkmės parametrai bei išvestiniai gerklų rezistentiškumo parametrai – tai padeda atskirti sveiką bal-so funkciją nuo patologinės, nustatyti balbal-so sutrikimo sunkumą, planuoti gydymą ir kai kuriais atvejais parodyti diagnostikos sunkumą [221].
Nepaisant įvairių sistemų (Fonacinė aerodinaminė sistema, Aerophone II,
Glottal Enterprises, Respiracinio induktyvumo pletizmografija), pats
paprasčiausias ir dažniausiai klinikinėje praktikoje naudojamas aerodina-minis rodiklis yra ilgiausia fonacijos trukmė (IFT) [104]. Literatūroje sutinkami alternatyvūs terminai yra maksimalus nepertraukiamos fonacijos
laikas, maksimalus fonacijos laikas [244], maksimali fonemos trukmė [218].
IFT parodo ilgiausią fonacijos trukmę, kurią gali tęsti asmuo po gilaus įkvėpimo [39]. IFT gerai koreliuoja su oraliniu oro tėkmės greičiu [105], bet nekoreliuoja su gyvybine plaučių talpa [217].
Dėl skirtingai atliekamų procedūrų ir didelio rezultatų svyravimo skirtingose studijose [104] IFT nauda kliniškai vertinant balsą yra kontroversiška. IFT matavimas gerklų ligos nediagnozuoja, bet parodo oro tėkmės pro balso plyšį fonacijos metu sutrikimo laipsnį. Įvairių autorių duomenimis šio, parametro norma vyrams svyruoja nuo 20 iki 34 sek., moterims – nuo14 iki 26 sek. [196, 230].
3.2.4. Disfonijos sunkumo indeksas (DSI).
Objektyvus disfonijos įvertinimas skaitmeninėmis reikšmėmis tebėra problemiškas. Balso parametrų gausa gali daryti įtaką rezultatams bei jų interpretavimui, sunku aiškiai, apibendrintai nustatyti disfonijos laipsnį. Pastarąjį apibrėžia subjektyvus balso vertinimas LGPAĮ ar LGP skalėje. Tačiau reikia objektyvaus automatizuoto vertinimo. Vienas iš bandymų jungti keletą balso parametrų yra DSI [272]. DSI sukurtas objektyviam ir kiekybiniam balso kokybės įvertinimui, kai remiamasi balso parametrų ryšiu su subjektyviai vertintu užkimimo laipsniu [92,272]. DSI formulė sudaryta Fišerio diskriminantinės analizės metodo pagrindu [40]. Požymių diskri-minavimui nustatyti reikšmingi keturi parametrai bei atspindima kiekvieno jų svarba. Šie parametrai yra:
• ilgiausia tonacijos trukmė (IFT, sek.)
• aukščiausias išdainuotas tonas (Maks_Ton, Hz) • mažiausias balso intensyvumas (Min_Int, dB(A)) • jitter (proc.)
DSI = 0,13×IFT + 0,0053×Maks_Ton – 0,26×Min_Int – 1.18 × jitter +12,4
DSI reikšmės gali svyruoti nuo +5 (normalaus balso) iki –5 (afonijos). Kai DSI yra >1,6, balsas laikomas normaliu. Kuo balsas blogesnis, tuo daugiau DSI reikšmė krypsta į neigiamą pusę. Paklaida, skaičiuojant DSI, yra 0,6.
Atsižvelgiant į subjektyvų balso vertinimą LGP skalėje, nustatytas patikimas ryšys tarp DSI ir subjektyviai įvertinto užkimimo laipsnio [260].
3.2.4.1 pav. DSI vidurkiai ir standartiniai nuokrypiai atsižvelgiant į
užkimimo laipsnį.
Taip pat nustatytas DSI bei užkimimo laipsnio (iš LGP skalės) atitikmuo, kuris atsispindi 3.2.4.1 lentelėje [272].
3.2.4.1 lentelė. DSI reikšmės, atitinkančios užkimimo laipsnį.
Užkimimo laipsnis DSI ± SN
L0 L1 L2 L3 5,00 ± 0,23 1,02 ± 0,25 –1,4 ± 0,3 –5,0 ± 0,8
Šios DSI reikšmės gali būti naudojamos kaip orientacinės, tačiau kiekvienu individualiu atveju svarbiau ieškoti pokyčių laiko atžvilgiu. Tyrimo laiko, pačios procedūros, mikrofono tipo skirtumai gali įtakoti DSI reikšmę, bet naudojant tuos pačius protokolus ir tyrimo rekomendacijas nuokrypiai turėtų būti labai nežymūs.
DSI labai jautriai fiksuoja netgi nežymius balso kokybės pokyčius, kurie dažnai dar nepastebimi paties paciento ar tyrėjo.
Užkimimas
Programa lingWaves pagal DSI reikšmes yra išskiriami penki balso pažeidimo lygiai (3.2.4.2 lentelė).
3.2.4.2 lentelė. DSI reikšmės, atitinkančios balso pažeidimo lygį.
Lygis DSI Disfonijos laipsnis
0 <–2,0 Sunkaus laipsnio afonija (visiškai nėra balso, pacientas negali fonuoti) 1 –1,9 iki +0,3 Pastovi disfonija (pavieniai fonacijos periodai, gali būti afonijos periodai) 2 +0,4 iki +2,2 Vidutinio laipsnio disfonija (kartais balsas gali būti neblogas, bet labai dažni disfonijos periodai) 3 +2,3 iki +3,3 Lengvo ir vidutinio laipsnio disfonija (retesni disfonijos periodai ar lengva persistuojanti disfonija) 4 +3,4 iki +4,3 Lengvo laipsnio disfonija (pavieniai disfonijos momentai ar trumpi periodai)
5 >4,4 Disfonijos nėra
Literatūroje esama nemažai studijų, kuriose DSI naudojamas ne tik disfonijos mastui išsiaiškinti, bet ir gydymo efektui vertinti, balso lavinimo įtakai nustatyti. Aprašoma, kad balso lavinimas statistiškai reikšmingai pagerina DSI nuo 2,3 iki 4,5 [237, 238]. Tačiau taip pat yra duomenų, jog skaičiuojant DSI su skirtingų gamintojų įrangomis, gaunami labai skirtingi rezultatai. Aichinger ir bendraautoriai nustatė, kad tiriant DSI dviem skirtingomis programinėmis įrangomis 95 proc. tiriamųjų DSI reikšmės svyravo nuo +2,39 iki –2,82 [1]. Todėl kyla klausimas, ar galima lyginti tokius rezultatus, ir manoma, jog kiekvienai programinei ir kompiuterinei įrangai reikėtų savų standartų.
Daugėjant tiriamų balso požymių, didėja jų atrankos, t. y. svarbiausių, labiausiai atspindinčių balso sutrikimų laipsnį paieškos poreikis.
3.3. Vaizdo laringostroboskopija
Laringoskopijos istorijos pradžia – 1854 metai, kai Garcia ir Turck, pasi-naudodami saulės šviesa ir rankose laikomu veidrodėliu pirmą kartą apžiūrėjo gerklas. Šiuo metu gerklų apžiūros techninės galimybės gana plačios, tačiau nėra tobulos. Nors technika ir tobulėja, kiekybinis gerklų vaizdo vertinimas tebelieka problemiškas. Kartu tai apriboja vaizdų vertinimą mokslo tikslais, taip pat gydymo efektyvumo ar išeičių vertinimą.
Pats paprasčiausias iki šiol išlikęs gerklų vertinimo metodas – netiesio-ginė laringoskopija, apžiūra veidodėliu pasinaudojant šviesos šaltiniu. Tačiau šis metodas nesuteikia galimybės įvertinti balso klosčių virpesius, dokumentuoti vaizdus, apžiūrėti juos padidintus. Norėdami vaizdą padidinti,
klinicistai vietoj šviesos šaltinio naudoja mikroskopą. Metodas nėra plačiai paplitęs, nes nepatogus, reikalauja daugiau patirties, nors juo gaunamas geros raiškos trijų matmenų gerklų vaizdas [131]. Kiti gerklų apžiūros metodai – laringoskopija lanksčiu arba kietu endoskopu (70 ar 90 laipsnių). Prie pastarųjų gali būti primontuota vaizdo įranga, kuri leidžia vaizdo įrašus dokumentuoti, lyginti atskirais laiko tarpsniais, juos analizuoti bei vertinti su kitais kolegomis, net nesant šalia paciento [131].
Vertinant gerklų vaizdą, svarbūs struktūriniai jų pokyčiai. Bene jautriausias tyrimo metodas jiems nustatyti – tiesioginė mikrolaringoskopija. Šis metodas padeda gerklose pamatyti mikropokyčius, tačiau jį pasitelkę negalime įvertinti funkcinių pokyčių. Taip pat problemiška mikrolarin-goskopinių vaizdų objektyvi kiekybinė analizė. Septintame praeito amžiaus dešimtmetyje šiuos vaizdus pirmasis pradėjo analizuoti Haralick, kuris pristatė co-occurrence matricas pilkos spalvos tekstūros analizei [83]. Vėliau šios matricos pritaikytos ir spalvotų vaizdų analizei [84, 172]. Bandyta mikrolaringoskopinius vaizdus klasifikuoti įvairiais metodais. Ilgner ir bendraautoriai, remdamiesi tekstūros požymiais, gaunamais iš rankiniu būdu pažymėtų mikrolaringoskopinių vaizdų plotų, vaizdus klasifikavo į sveikąją ir patologinę klases. Tokiu būdu gautas 81,4 proc. tikslumas. Kašėta 2010 metais LSMU ANG ligų klinikoje atliko studiją, kurioje pasitelkė atraminių vektorių mašinų klasifikatorių komitetų ir genetinės paieškos pagrindu sukurtą automatinę gerklų ligų kategorizavimo sistemą ir pagal ją mikrolaringoskopinius vaizdus suskirstė į tris klases (sveikąją, mazginio ir difuzinio pažeidimo). Buvo pasiektas 94,11 proc. klasifikavimo tikslumas, o ekspertų klasifikacija siekė 96,84 proc. Taigi automatinis ir ekspertinis klasifikavimas statistiškai reikšmingai nesiskyrė [115]. Be to, tiesioginė mikrolaringoskopija turi didelį trūkumą – ji atliekama taikant bendrąją nejautrą. Diagnostikai pageidautini mažesnės invazijos reikalaujantys tyrimo metodai.
Labai vertingas gerklų funkcijos tyrimo instrumentas yra stroboskopija. Jos metu galime stebėti ir vertinti balso klosčių virpesius, kurie labiausiai ir lemia balso kokybę [252]. Žmogaus balso klostės virpa 60–1200 ciklų per sekundę greičiu. Membraninė balso klostės dalis virpa tam tikra amplitude, kurią sudaro maksimalaus prasiplėtimo ir užsidarymo skirtumas. Kai virpesio metu balso klostės yra užsidariusios, apatinė jų kraštų dalis kontak-tuoja pirmiausia, po to vidurinė ir galiausiai viršutinė. Tuomet deformuojasi paviršiniai sluoksniai ir šis pakitimas kranialiai bei lateraliai persiduoda į viršutinį balso klostės paviršių [131]. Kiekvienas normalus virpėjimo ciklas sukuria gleivinės bangą [252]. Stroboskopija padeda įvertinti tiek balso klosčių amplitudę ir užsidarymą, tiek ir gleivinės bangą [252]. Svarbu žinoti, jog normalios balso variacijos sukels gleivinės bangos, amplitudės ir
