Detecção inteligente de patologias na laringe baseada em máquinas de vetores de suporte e na transformada wavelet

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Souza, Leonardo Mendes de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Wavelets; Artificial intelligence; Inteligência artificial; Larynx pathologies; Máquinas de vetores de suporte; Patologias da laringe; Processamento de sinais; Signal processing; Support vector machines
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-13042011-112203/

A detecção de patologias na laringe tem ocorrido basicamente por meio de diagnósticos médicos apoiados em videolaringoscopia, que é considerado um procedimento invasivo e causa certo deconforto ao paciente. Além disso, esse tipo de exame é realizado com solicitação médica e apenas quando as alterações na fala já são marcantes ou estão causando dor. Nesse ponto, muitas vezes a doença já está em grau avançado, dificultando o seu tratamento. Com o objetivo de realizar um pré-diagnóstico de tais patologias, este trabalho propõe uma técnica não invasiva baseada em um novo algoritmo que combina duas Máquinas de Vetores de Suporte, treinadas com o uso de um procedimento de aprendizado semi-supervisionado, alimentadas por um conjunto de parâmetros obtidos com o uso da Transformada Wavelet Discreta do sinal de voz do locutor. Os testes realizados com uma base de dados de vozes normais e afetadas por diversas patologias demonstram a eficácia da técnica proposta que pode, inclusive, ser implementada em tempo-real.