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Deteção de ELA através de análise espectral: novo parâmetro e otimizações
| dc.contributor.author | Cordeiro, Hugo | |
| dc.contributor.author | Meneses, Carlos | |
| dc.date.accessioned | 2021-07-20T13:22:33Z | |
| dc.date.available | 2021-07-20T13:22:33Z | |
| dc.date.issued | 2021-07-12 | |
| dc.description.abstract | A análise da média e desvio padrão de parâmetros baseados no declive espectral dos sinais de fala demonstrou em trabalhos anteriores capacidade de discriminação entre oradores diagnosticados com Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) Bulbar e oradores saudáveis. Este trabalho continua a investigação do espectro do sinal de fala neste contexto e apresenta uma solução que funde os parâmetros apresentados anteriormente e implementa um método para deteção de outliers através da análise da dispersão dos parâmetros. Apesar do novo parâmetro apresentado apresentar taxas de discriminação em linha com as anteriores, pode ser uma mais-valia no diagnóstico de outras patologias associadas à voz. Por outro lado, o método para deteção de outliers apresenta potencial na deteção de falsos positivos, uma melhoria dos resultados obtidos. Todos os parâmetros apresentados são de fácil análise e interpretação visual esperando como isso potenciar a análise de espectros em situações de rastreio não invasivas. Mean and variance analysis of the standard deviation of parameters based on the spectral slope of the speech signals demonstrated in previous works the ability to discriminate between speakers diagnosed with Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) Bulbar and healthy speakers. This work continues the research of the speech signal spectrum and presents a solution that merges the parameters previous presented and implements a method for detecting outliers by analyzing the dispersion of the parameters. Although the new parameter presents discrimination rates in line with the previous ones, it can be an asset in screening other pathologies associated with the voice. On the other hand, the method for detecting outliers has potential to detect false positives, an improvement in the results obtained. All the parameters presented are easy to analyze and interpret visually, hoping to enhance the analysis of spectra in non-invasive screening situations. | pt_PT |
| dc.description.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | pt_PT |
| dc.identifier.citation | MENESES, Carlos; CORDEIRO, Hugo – ALS detection through spectral analysis: new parameter and optimizations. In 2021 16th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI). Chaves, Portugal: IEEE, 2021. ISBN 978-989-54659-1-0, pp. 1-6 | pt_PT |
| dc.identifier.doi | 10.23919/CISTI52073.2021.9476518 | pt_PT |
| dc.identifier.isbn | 978-989-54659-1-0 | |
| dc.identifier.isbn | 978-1-6654-3022-7 | |
| dc.identifier.issn | 2166-0727 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.21/13572 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.publisher | IEEE | pt_PT |
| dc.relation.publisherversion | https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9476518 | pt_PT |
| dc.subject | Análise espectral | pt_PT |
| dc.subject | Vozes patológicas | pt_PT |
| dc.subject | Esclerose lateral amiotrófica | pt_PT |
| dc.subject | Spectral analysis | pt_PT |
| dc.subject | Pathological voices | pt_PT |
| dc.subject | Amyotrophic lateral sclerosis | pt_PT |
| dc.title | Deteção de ELA através de análise espectral: novo parâmetro e otimizações | pt_PT |
| dc.title.alternative | ALS detection through spectral analysis : new parameter and optimizations | pt_PT |
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| dspace.entity.type | Publication | |
| oaire.citation.conferencePlace | 23-26 June 2021 - Chaves, Portugal | pt_PT |
| oaire.citation.endPage | 6 | pt_PT |
| oaire.citation.startPage | 1 | pt_PT |
| oaire.citation.title | 2021 16th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI) | pt_PT |
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| person.familyName | Meneses | |
| person.givenName | Hugo | |
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| person.identifier.ciencia-id | 531B-D2F8-2544 | |
| person.identifier.orcid | 0000-0001-5559-7746 | |
| person.identifier.orcid | 0000-0002-7770-7093 | |
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