Uma nova família de filtros digitais para classificação de dados com aplicações ao pré-diagnóstico de patologias na laringe

• Main Author: Rodrigues, Luciene Cavalcanti
• Other Authors: Guido, Rodrigo Capobianco
• Format: Others
• Language: pt
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2012
• Subjects: Wavelets; Classificadores; Classifiers; Digital filters; Filtros digitais; Laryngeal pathology; Patologias na laringe; Processamento de sinais; Signal processing
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06032013-110348/

O presente trabalho de doutorado tem por objetivo a criação de uma nova família de filtros digitais específica para o processo de classificação de dados, particularmente aplicada ao pré-diagnóstico de patologias na laringe. Antes de explicar a criação dessa nova família de filtros, foi apresentada uma breve revisão bibliográfica sobre o funcionamento do aparelho fonador humano, sobre o processo de diagnóstico de patologias e sobre a transformada discreta Wavelet, que serviu de base para a construção dos filtros propostos. Em seguida, é descrita a tecnologia proposta para a criação da nova família de filtros, que é baseada na construção da Transformada Wavelet de Daubechies, além disso, apresenta-se uma breve comparação com outras técnicas já descritas na literatura para a mesma finalidade. Posteriormente, são apresentados os resultados obtidos com base na técnica proposta, verificando-se uma taxa de acerto na classificação de vozes normais de 100% e uma taxa de acerto de 95,52% para vozes patológicas. === The main purpose of this thesis is the development of a new family of digital filters used for data classification, particularly applied to the pre-diagnosis of pathologies in the larynx. A brief bibliographical review, that concentrates on the functioning of the human vocal tract, on the process of disease diagnosis, and on the discrete wavelet transform, which formed the basis for the construction of the proposed filters, is presented. The technology used to develop these new families of filters, that is based on the Daubechies Wavelet Transform, is also described, moreover, a comparison with other techniques described in the specialized literature for the same purpose is also presented. The investigation shows the results obtained with the proposed technique, in which the accuracy of 100% in normal voice classifications and of 95,52% in pathological voice classifications, was obtained.