O uso de técnicas não invasivas está sendo utilizado na avaliação do trato vocal e da laringe como uma ferramenta de auxílio ao especialista na prevenção, diagnóstico e tratamento de alterações vocais e laríngeas. Dessa forma, esse trabalho apresenta o uso da teoria de decisão, mais precisamente da teoria Bayesiana na avaliação das condições da laringe. Utilizando-se de sinais de voz diagnosticados, foram extraídas 38 medidas acústicas que representam informações numéricas do sinal. A partir dessas informações, em etapas univariada e multivariada (combinação das medidas acústicas), dentro de uma população de 4 patologias (edema, fenda, nódulo e pólipo) mais a voz normal, realizaram-se as discriminações individualmente e com a combinação das 38 medidas acústicas. Os resultados retornam percentuais de acerto das medidas acústicas na discriminação das 4 patologias mais a voz normal nas etapas citadas. Os resultados mostraram o potencial do sistema implementado na discriminação das 4 patologias da laringe mais a voz normal. Na etapa univariada, obteve-se 100% de acerto na discriminação apenas para a patologia pólipo e 90% para as outras 3 patologias e voz normal. Na etapa multivariada, para a combinação 2a2 das medidas acústicas, apenas para a patologia edema obteve-se 90% de acerto na sua discriminação e para as outras 3 patologias e voz normal obteve-se 100% de acerto. Na combinação 3a3 das medidas acústicas, obteve-se 100% de acerto para as 4 patologias e voz normal, embora para a patologia edema apenas uma única combinação resultou em 100% de acerto. Dessa forma, realizou-se a combinação 4a4 das medidas acústicas na tentativa de se obter um número maior de combinações que resultassem em 100% de acerto na discriminação da patologia edema e o resultado foi positivo. Na etapa multivariada, o processo de combinação se deu até 4a4 pelo fato de conseguirmos obter 100% para todas as 4 patologias mais a voz normal envolvidas na análise e dessa forma, não continuamos as combinações por questões como tempo computacional e volume de dados excessivo para análise. Em suma, essa etapa contribuiu de forma incisiva para listar as medidas acústicas que melhor discriminaram as 4 patologias mais a voz normal em análise, portanto, esse trabalho obtêm resultados inéditos até o momento na literatura. Com isso, a conclusão é que o sistema implementado mostrou-se potencial como ferramenta de auxílio ao especialista em caráter de triagem e consulta. / Non invasive techniques have been used in the evaluation of the vocal tract and larynx as an additional tool of aid in the prevention, diagnosis and treatment of vocal and larynx alterations. This work presents the use of decision theory, more precisely the Bayesian theory in the evaluation of the conditions of the larynx. From the diagnosed voice signals, 38 acoustic parameters were extracted which represent numerical information of the signals. This information in univaried and multivaried stages enabled to perform individual and combined discriminations of these parameters by using Bayesian theory as discriminator. By using the procedures, percentages of success in the discrimination of the analyzed pathologies were achieved. These results have shown the potential of the implemented system in the discrimination of larynx pathologies, where 4 pathologies were analyzed (edema, fend, nodule and polyp) and also normal voice. In the univaried step, it was achieved 100% of success only for Polyp and 90% for the rest of the pathologies. In the multivaried step, for 2 for 2 combinations only for edema it was achieved 90% of success in the discrimination, and the others 100%. In 3 for 3 combinations, 100% of success was reached for all cases analyzed, although for edema only a single combinations resulted in 100% of success. In 4 for 4 combinations was realized so when could get a larger number of combination with 100% of success in the discrimination. In the multivaried step, the combination process was done until 4 for 4, where we could reach 100% of success for the 4 pathologies e normal voice, therefore, we have not continued the combinations due to high computational time for the process, as well as too many data for analysis. That step, was primordial to list the measure that best discrimination the 4 pathologies and normal voice in analysis, whose results have never published up to now. With this work we can conclude that the system proved to be a potential tool in medical aid and for selection and assistance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-29022016-085426 |
| Date | 23 March 2005 |
| Creators | Luis Fernando Granato |
| Contributors | José Carlos Pereira, Jeniffer de Cássia Rillo Dutka, Nelson Delfino d'Ávila Mascarenhas, Baker Jefferson Mass, Fabio Violaro |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Engenharia Elétrica, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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