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《哈尔滨工业大学》 2017年
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牙科治疗声品质评价研究

刘泽瑞  
【摘要】:牙科焦虑症是牙科治疗中常见心理状态,严重影响患者治疗体验、就医及时性和治疗效果。调查表明,牙科治疗过程中产生的噪声是造成牙科焦虑症的重要因素之一。本文从牙科治疗声音入手,通过挖掘出患者对牙科治疗声音的感受评价与理解,选定研究范围,设计实验采集牙科治疗过程中的患者实际听到的声音,对采集到的声音进行客观分析和主观评价,最终建立牙科治疗声品质评价的BP神经网络模型,以预测牙科治疗声音所致焦虑程度。首先,基于UGC平台文本信息挖掘及语料分析,了解到有过牙科治疗经验的患者对牙科治疗声音的焦虑及恐惧的痛点所在;然后对口腔科相关从业人员的访谈,从专业角度了解这些导致焦虑的声音来源;根据所得到的信息,设计调查问卷,确定了患者对牙科治疗声音不适感的来源及程度,并分析了其他因素是否相关。针对上述调查结果确定研究的内容。其次,以对振动作用于牙齿时以空气、骨骼、血液、肌肉为介质的声音传播而导致的听觉特性为依据,设计了用羊头代替人头并在头内嵌入声音采集设备的声音采集实验,采集了专业牙医以专业的治疗手法用三种牙科治疗器械打磨该羊头的牙齿时的声音数据,将声音数据制作成40个声音样本并对其进行了响度、尖锐度、粗糙度、抖动强度、语言清晰度五个心理声学属性的客观分析,并选择了合适的心理声学属性算法。接着,利用声音样本进行主观评价实验。选择26名有牙科治疗经验并对治疗声音存在不适感的被测者进行声音样本听音实验,根据感受对声音样本进行牙科焦虑度评价。对评价结果进行筛选后,考察牙科焦虑度与各心理声学属性参数的相关性,确定主观评价群体以及导致牙科焦虑的心理声学属性。最后,建立牙科治疗声品质的神经网络评价模型,以导致牙科焦虑的三个心理声学属性抖动强度、响度、AI指数为输入,主观评价牙科焦虑度为输出,通过不同算法在建立牙科治疗声音品质评价模型的误差比较,确定利用BP神经网络建模,并确定神经网络的主要参数和结构。最终建立具有预测功能的牙科治疗声音所致焦虑度的神经网络模型,从声音角度提出缓解牙科焦虑症状的方法建议,并阐述该神经网络模型如何应用于优化牙科治疗声品质。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP183;R78

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