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Teses de Mestrado ESTiG

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http://hdl.handle.net/10198/1673

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Browsing Teses de Mestrado ESTiG by Field of Science and Technology (FOS) "Ciências Médicas::Ciências da Saúde"

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  • Desenvolvimento de protótipo de sistema de suporte ao diagnóstico de patologias da voz
    Publication . Rodrigues, Patrícia Manuela Andrade; Teixeira, João Paulo; Rodrigues, Pedro João
    RESUMOA voz é uma ferramenta de comunicação primordial nas relações inter-humanas, por meio de inflexões, pausas, variações de ritmo e de intensidade. É considerada a integridade da nossa identidade, pois através dela somos reconhecidos e a sua qualidade permite-nos expressar eficazmente. As patologias vocais encontram-se presentes na nossa sociedade, com profundo impacto na qualidade de vida das pessoas. A origem deve-se a várias causas e apresentam diferentes graus de gravidade. A patologia pode progredir de forma benigna ou maligna, por isso é de extrema importância ter atenção aos sinais de alteração. Um diagnóstico precoce é muito relevante para o tratamento. Porém, as formas de avaliação existentes nesta área são invasivas e desagradáveis, sendo incomodativas para o paciente. Estes aspetos motivaram o desenvolvimento de métodos não invasivos, que possam fazer uma avaliação exata e possam ser utilizados como um método de ajuda ao diagnóstico eficaz. Neste trabalho desenvolveu-se um sistema de suporte à decisão médica no diagnóstico de patologias vocais. Para o desenvolvimento deste sistema foi necessário o estudo de um conjunto de parâmetros acústicos, bem como de classificadores, como rede neuronal artificial (RNA), com o objetivo de fazer a classificação final do paciente entre saudável e patológico. Os parâmetros utilizados neste trabalho são: Jitter Absoluto (Jitta), Jitter Relativo (Jitter), Shimmer Absoluto (ShdB), Shimmer Relativo (Shim) , Harmonic to Noise Ratio (HNR), e a Autocorrelacão. E como classificador o modelo da rede neuronal Multi Layer Perceptron (MLP). O sistema interface gráfica desenvolvido neste trabalho servirá como um método complementar no pré-diagnóstico de patologias da voz. O modelo MLP utilizada obteve uma taxa de exatidão de 98.86% que se encontra entre os melhores valores tendo em conta estado a arte, no entanto a possibilidade da inserção deste sistema em clínicas e hospitais contribuirá para o seu aperfeiçoamento por meio de familiarização com profissionais de saúde.
    2022Master thesis Open access Show more