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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.76.2011.tde-13042011-112203
Documento
Autor
Nome completo
Leonardo Mendes de Souza
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2011
Orientador
Banca examinadora
Guido, Rodrigo Capobianco (Presidente)
Martins, Mateus Jose
Silva, Ivan Nunes da
Título em português
Detecção inteligente de patologias na laringe baseada em máquinas de vetores de suporte e na transformada wavelet
Palavras-chave em português
Wavelets
Inteligência artificial
Máquinas de vetores de suporte
Patologias da laringe
Processamento de sinais
Resumo em português
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.
Título em inglês
Intelligent detection of larynx pathologies based on support vector machines and wavelet transform
Palavras-chave em inglês
Wavelets
Artificial intelligence
Larynx pathologies
Signal processing
Support vector machines
Resumo em inglês
Larynx pathology detection is a process that depends basically on medical diagnosis and is based on videolaringoscopy, which is considered as being an invasive and uncomfortable procedure. Furthermore, this kind of examination depends on a physicists requirement and is carried out only when speech is considerably modified or causing pain. At that level, the problem is in an advanced stage which difficults its treatment. In order to get a pre-diagnosis of such pathologies, this work proposes a non-invasive technique which is based on a new algorithm that combines two support vector machines, trained with a semi-supervised approach, powered by a set of parameters derived from the discrete wavelet transform of the speakers voice signal. Tests carried out with the use of a database of normal and pathological voices show the efficacy of the proposed technique which can also be implemented for use in real-time.
 
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Data de Publicação
2011-04-15
 
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