Identicação inteligente de patologias no trato vocal

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dc.contributorSilva, Ivan Nunes da
dc.creatorBassi, Regiane Denise Solgon
dc.date2014-01-30
dc.date2014-03-25
dc.date.accessioned2017-11-15T11:22:22Z
dc.date.available2017-11-15T11:22:22Z
dc.date.issued2017-11-15
dc.descriptionCom base em exames como a videolaringoscopia, que é considerado um procedimento médico invasivo e desconfortável, diagnósticos têmsido realizados visando detectar patologias na laringe. Geralmente, esse tipo de exame é realizado somente com solicitação médica e quando alterações na fala já são marcantes, ou há sensação de dor. Nessa fase, muitas vezes a doença está em grau avançado, dificultando o seu tratamento. Com o objetivo de realizar um pré-diagnóstico computacional de tais patologias, este trabalho apresenta uma técnica não invasiva na qual são testados e comparados três classificadores: a Distância Euclidiana, a Rede Neural RBF com o kernel Gaussiano e a Rede Neural RBF com o kernel Gaussiano modificado. Testes realizados com uma base de dados de vozes normais e aquelas afetadas por diversas patologias demonstram a eficácia da técnica proposta, que pode, inclusive, ser implementada em tempo-real.
dc.descriptionBased on examinations such as laryngoscopy, which is considered an invasive and uncomfortable procedure, diagnosis have been performed aiming at the detection of larynx pathologies. Usually, this type of test is carried out upon medical request and when the speech changes are notable or are causing pain. At this point, the disease is possibly at an advanced degree, complicating its treatment. In order to perform a computational pre-diagnosis of such conditions, this work proposes a noninvasive technique in which three classifiers are tested and compared: the Euclidean distance, the RBF Neural Network with the Gaussian kernel and RBF Neural Network with a modified Gaussian kernel. Tests carried out with a database of normal voices and those affected by various pathologies demonstrate the effectiveness of the technique that may even be implemented to work in real time.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-14032014-080118/
dc.identifierdoi:10.11606/D.18.2014.tde-14032014-080118
dc.identifier.urihttp://repositorio.eesc.usp.br/handle/RIEESC/4033
dc.languagept
dc.publisherBiblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
dc.publisherUniversidade de São Paulo
dc.publisherEscola de Engenharia de São Carlos
dc.rightsLiberar o conteúdo para acesso público.
dc.subjectDistância Euclidiana
dc.subjectPatologias da laringe
dc.subjectProcessamento de sinais
dc.subjectRedes neurais RBF
dc.subjectEuclidian distance
dc.subjectLarynx pathologies
dc.subjectRBF neural networks
dc.subjectSignal processing
dc.titleIdenticação inteligente de patologias no trato vocal
dc.titleIntelligent detection of pathologies in the vocal tract
dc.typeDissertação de Mestrado
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Teses e Dissertações (BDTD USP)