Emprego do estimador KSG na classificação de patologias laríngeas por intermédio da análise dinâmica não-linear.
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27180 |
Resumo: | Os dist ́urbios da voz e as patologias lar ́ıngeas podem afetar diferentes grupos et ́arios. Muitos desses desvios o ser humano traz consigo desde o seu nascimento ou podem ainda ser desenvolvidos ao longo da vida. Devido a sua n ̃ao estacionariedade e sua dinˆamica ca ́otica, os sinais de voz n ̃ao podem ser corretamente analisados a partir de m ́etodos tradicionais de an ́alises de sinais experimentais. Dessa forma, a teoria do caos, uma ́area da teoria dos sistemas de dinˆamicos n ̃ao-lineares, aplicada em s ́eries temporais n ̃ao- lineares, tem sido adotada como uma nova abordagem n ̃ao-linear do processamento do sinal de voz. Neste contexto, a presente tese prop ̃oe-se a investigar `a aplicabilidade de um estimador de informa ̧c ̃ao m ́utua (estimador KSG) e suas variantes (estimador KOLE), baseado nos k-vizinhos mais pr ́oximos, na estimativa de medidas da an ́alise dinˆamica n ̃ao linear: atraso de reconstru ̧c ̃ao do espa ̧co de fase em sistemas dinˆamicos (τ ), primeiro m ́ınimo da fun ̧c ̃ao de informa ̧c ̃ao m ́utua (PMIM), entropia de Shannon (H) e entropia de correla ̧c ̃ao(K2). Estudos revelaram que o estimador KSG ́e menos tendencioso (possui menos vi ́es) do que o estimador ingˆenuo comumente usado, o que motivou a aplic ́a- lo para detectar a presen ̧ca de dist ́urbios da voz causados pelas patologias edema de Reinke, paralisia das pregas vocais e n ́odulos nas pregas vocais. Foram utilizados dois classificadores diferentes para obten ̧c ̃ao dos resultados: baseado em an ́alise discriminante e um utilizando a abordagem de M ́aquinas de Vetor de Suporte (SVM). A compara ̧c ̃ao dos resultados obtidos com o estimador ingˆenuo e o com o estimador KSG, para ambos os classificadores empregados, mostraram que a utiliza ̧c ̃ao do estimador KSG melhora os resultados da classifica ̧c ̃ao em termos de acur ́acia mostrando-se assim, um m ́etodo de estima ̧c ̃ao eficiente. |
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Emprego do estimador KSG na classificação de patologias laríngeas por intermédio da análise dinâmica não-linear.Use of the KSG estimator in the classification of laryngeal pathologies through non-linear dynamic analysis.Sistemas DinâmicosInformação MútuaPatologias LaríngeasEstimador KSGDynamic SystemsMutual InformationPathologies LarynxKSG EstimatorEngenharia ElétricaOs dist ́urbios da voz e as patologias lar ́ıngeas podem afetar diferentes grupos et ́arios. Muitos desses desvios o ser humano traz consigo desde o seu nascimento ou podem ainda ser desenvolvidos ao longo da vida. Devido a sua n ̃ao estacionariedade e sua dinˆamica ca ́otica, os sinais de voz n ̃ao podem ser corretamente analisados a partir de m ́etodos tradicionais de an ́alises de sinais experimentais. Dessa forma, a teoria do caos, uma ́area da teoria dos sistemas de dinˆamicos n ̃ao-lineares, aplicada em s ́eries temporais n ̃ao- lineares, tem sido adotada como uma nova abordagem n ̃ao-linear do processamento do sinal de voz. Neste contexto, a presente tese prop ̃oe-se a investigar `a aplicabilidade de um estimador de informa ̧c ̃ao m ́utua (estimador KSG) e suas variantes (estimador KOLE), baseado nos k-vizinhos mais pr ́oximos, na estimativa de medidas da an ́alise dinˆamica n ̃ao linear: atraso de reconstru ̧c ̃ao do espa ̧co de fase em sistemas dinˆamicos (τ ), primeiro m ́ınimo da fun ̧c ̃ao de informa ̧c ̃ao m ́utua (PMIM), entropia de Shannon (H) e entropia de correla ̧c ̃ao(K2). Estudos revelaram que o estimador KSG ́e menos tendencioso (possui menos vi ́es) do que o estimador ingˆenuo comumente usado, o que motivou a aplic ́a- lo para detectar a presen ̧ca de dist ́urbios da voz causados pelas patologias edema de Reinke, paralisia das pregas vocais e n ́odulos nas pregas vocais. Foram utilizados dois classificadores diferentes para obten ̧c ̃ao dos resultados: baseado em an ́alise discriminante e um utilizando a abordagem de M ́aquinas de Vetor de Suporte (SVM). A compara ̧c ̃ao dos resultados obtidos com o estimador ingˆenuo e o com o estimador KSG, para ambos os classificadores empregados, mostraram que a utiliza ̧c ̃ao do estimador KSG melhora os resultados da classifica ̧c ̃ao em termos de acur ́acia mostrando-se assim, um m ́etodo de estima ̧c ̃ao eficiente.Voice disorders and laryngeal pathologies may affect different age groups. The human being brings many of these deviations with him/her from birth, or might still develop throughout life. Due to its non-stationarity and its chaotic dynamics, voice signals can not be correctly analyzed from traditional methods of analyzing experimental signals. Thus, the caos theory, an area of non-linear dynamical systems theory, applied in non-linear time series, has been adopted as a new non-linear approach to voice signal processing. In this context, this thesis proposes to investigate the applicability of a estimator of mutual information (KSG estimator) and their variants (KOLE estimator), based on the nearest k-neighbors, in the estimation of measurements of non linear dynamic analysis: reconstruction delay estimation of phase space in dynamical systems (τ ), first minimum of the mutual information function (PMIM), Shannon’s entropy (H) and correlation entropy(K2). Studies have revealed that the KSG estimator is less biased than the naive estimator commonly used, which motivated us to apply it to detect the presence of voice disorders caused by laryngeal pathologies such as Reinke’s edema, paralysis on the vocal folds and nodules on the vocal folds. Two types of classifiers were used to obtain results: one based on discriminant analysis and one based on a support vector approach (SVM). The comparison of the results obtained with the naive estimator and the KSG estimator, for both classifiers used, shows that the KSG estimator had an improved performance in terms of accuracy, sensitivity and specificity, thus revealing an efficient estimation method.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGASSIS, Francisco Marcos de.ASSIS, F. M.Assis, F. M.de Assis, F. M.http://lattes.cnpq.br/2368523362272656BARRETO, Guilherme de Alencar.BARRETO, G. A.BARRETO, G;Barreto, Guilherme A.de Alencar Barreto, Guilherme.http://lattes.cnpq.br/8902002461422112COELHO, Rosângela Fernandes.COELHO, R. F.COELHO, R.COELHO, R., Rosângela Coelho.http://lattes.cnpq.br/2131496810770098FREIRE, Raimundo Carlos Silvério.FREIRE, R. C. S.Freire, R. C. S.FREIRE, R;Freire, R C S.http://lattes.cnpq.br/4016576596215504ALBERT, Bruno Barbosa.ALBERT, B. B.ALBERT, BRUNO BARBOSABRUNO BARBOSA ALBERT.http://lattes.cnpq.br/4530607277273584GOMES, Mikaelle Oliveira Santos.2019-04-052022-09-14T13:52:07Z2022-09-142022-09-14T13:52:07Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27180GOMES, Mikaelle Oliveira Santos. Emprego do estimador KSG na classificação de patologias laríngeas por intermédio da análise dinâmica não-linear. 2019. 102 fl. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2019.porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2022-09-14T13:52:07Zoai:localhost:riufcg/27180Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512022-09-14T13:52:07Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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