Identicação inteligente de patologias no trato vocal

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Bassi, Regiane Denise Solgon
• 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: Distância Euclidiana; Euclidian distance; Larynx pathologies; Patologias da laringe; Processamento de sinais; RBF neural networks; Redes neurais RBF; Signal processing
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-14032014-080118/

Com 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.