Submitted by Cristiane Chim (cristiane.chim@ucpel.edu.br) on 2017-07-17T13:47:32Z No. of bitstreams: 1 Gustavo_Ott.pdf: 10434305 bytes, checksum: bba092ff1742babb456df8013f50778c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-17T13:47:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gustavo_Ott.pdf: 10434305 bytes, checksum: bba092ff1742babb456df8013f50778c (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 / The Auditory Steady-State Response (ASSR) is a periodic electrical response from the brain which is generated by a healthy or impaired ear without conduction hearing loss subject. This response is evoked by presenting a subject to a periodically varying continuous acoustic signal, typically a sinusoidally modulated tone. The response consists of a waveform whose constituent discrete frequency components have the same periodicity as that of the acoustic signal and remain constant in amplitude and phase over an infinitely long time period. ASSR has been used to objectively assess hearing thresholds for hearing impairment diagnosis, in contrast to traditional subjective methods such as auditory brain-stem responses and audiometry. The objective of this study is to implement experimental setups that detect simulated ASSRs in single and multiple response recordings in order to asses detector performance in different approaches of signal recording parameters and signal processing techniques. The experimental setups were implemented using the MATLAB environment, in which three test scenarios were also developed: (i) a single channel ASSR detector in which the statistical detection tests F test, phase coherence (PC), magnitude-squared coherence (MSC) and Hotteling’s T 2 circular (T2) were used for comparative performance evaluation; (ii) a single channel ASSR detector in which the traditional sweep-by-sweep (SBS) averaging approach performance was compared to the proposed epoch-by-epoch (EBE) averaging aproach; and (iii) a multiple channel ASSR detector in which three Independent Component Analysis (ICA) algorithms – JADE, SOBI, and WASOBI – were applied for comparative performance evaluation from the reference method, in which ICA was not applied. The performance evaluation method was the Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis, in which the Area Under the Curve (AUC) metric was used to estimate the detector’s accuracy levels for ASSR detection. From the results of the first test scenario it was concluded that the T2 and MSC tests presented the best overall performance, specially at lower SNR conditions. Results from scenario 2 indicated that the SBS approach resulted in higher accuracy levels after the transitory period of the AUC curve related to test time duration, while the EBE resulted in the steepest AUC curves for the first seconds of test time duration. From the results of scenario 3 it was not observed significant ASSR’s detection time reduction when ICA algorithms were applied in situations closely related to hearing threshold estimation. / A Resposta Auditiva de Estado Estável (RAEE) é uma resposta elétrica periódica gerada pelo cérebro em pacientes com ouvidos saudáveis. Esta resposta é evocada ao ser apresentado ao paciente um estímulo acústico contínuo que varia periodicamente, tipicamente um tom modulado por um sinal sinusoidal. A resposta é constituída por componentes em frequência que têm a mesma periodicidade do estímulo e permanecem constantes em termos de amplitude e fase por um período de tempo infinitamente longo. As RAEEs têm sido utilizadas para avaliar de forma objetiva os limiares de audição para diagnóstico de perda auditiva, em contraste aos métodos tradicionais subjetivos, como a audiometria. O objetivo deste trabalho é a implementação de estruturas experimentais que detectem RAEEs simuladas em abordagens de captação de canal único e de múltiplos canais a fim de avaliar o desempenho do detector em diferentes abordagens de processamento de sinal. As estruturas experimentais foram implementadas utilizando o ambiente MATLAB, no qual três cenários de teste foram desenvolvidos: (i) um detector de RAEE para canal simples com o qual os desempenhos dos testes estatísticos F, coerência de fase (PC), coerência da magnitude ao quadrado (MSC) e T 2 circular de Hotteling (T2) foram comparados; (ii) um detector de RAEE para canal simples com o qual o desempenho a abordagem de promediação tradicional sweep-a-sweep (SBS) foi comparado com o método proposto época-a-época (EBE); e (iii) um detector de RAEE para múltiplos canais com o qual o desempenho de três algoritmos de análise de componentes independentes (ICA) – JADE, SOBI e WASOBI – foram comparados com a detecção sem o uso de ICA. O método de avaliação do desempenho foi a análise Receiver Operating Characteristic (ROC), no qual a métrica de área sob a curva (AUC) for utilizada para estimar os níveis de acurácia da detecção das RAEEs. A partir dos resultados do cenário 1 concluiu-se que os testes T2 e MSC apresentaram os melhores desempenhos, especialmente para condições de baixa razão sinal-ruído. Resultados do cenário 2 indicaram que a abordagem SBS apresentou maiores níveis de acurácia após o período transitório da curva AUC, enquanto a abordagem EBE resultou em incrementos de acurácia mais abruptos para os primeiros segundos de duração do teste. A partir dos resultados do cenários 3 não foi observada uma redução significativa no tempo de detecção das RAEEs quando o ICA foi aplicado em situações próximas da estimação de limiar auditivo.