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- Evaluation of lead i ECG features discriminant power for cardiac diseases identificationPublication . Pereira, Renato; Rodrigues, Pedro; Bispo, Bruno C.This work proposes to analyze the capacity of several ECG features ofLead I to discriminate 28 pairs of study groups, combining 7 patholog-ical groups and 1 control group, presented in the PTB Diagnostic ECGDatabase. For each pair, it was achieved an accuracy between 66.7% and96.9% using feature selection algorithm and SVM classifiers.
- Detecção precoce das doenças de Alzheimer e Parkinson através de parâmetros não-lineares multibanda de sinais EEGPublication . Silva, Gabriel; Alves, Marco; Bispo, Bruno C.; Rodrigues, Pedro M.Este trabalho tem como objetivo a detecção precoce das doenças de Alzheimer e Parkinson através de parâmetros não-lineares multibanda de sinais EEG. Para cada par de grupos de estudo, uma seleção dos parâmetros é realizada através de algoritmo genético. Os parâmetros selecionados são utilizados como entrada para classificadores com validação cruza da leave-one-out. Acurácias de classificação de 100% são obtidas, empelo menos uma sub-banda, para 3 pares de grupos de estudo enquanto 90,60% é alcançado para o par Controle vs Alzhei-mer/Parkinson. A sub-banda delta foi a que, em geral, apresentou maiores diferenças significativas entre os grupos.
- Heart disease detection using ECG lead I and multiple pattern recognition classifiersPublication . Pereira, Renato; Bispo, Bruno; Rodrigues, Pedro MiguelECG is an important tool to assist in heart diseases diagnosis. The works found in the literature have the common goal of discriminating between binary study groups, one pathological and one control, even when ECG records from patients diagnosed with several pathologies are available in the databases. This work proposes a method to detect ECG morphological features and to analyze the capacity of this ECG features to discriminate 28 pairs of study groups, combining 7 pathological groups and 1 control group, presented in the PTB Diagnostic ECG Database. For each pair, it was achieved an accuracy between 77.4% and 100%, with an average of 94%, using several pattern recognition classifiers.
- Algoritmo para o fator de esquecimento do método cepstral de cancelamento de realimentação acústicaPublication . Nogueira, Wellington M. da S.; Yamamura, Cézar F.; Bispo, Bruno C.; Theodoro, Edson; Rodrigues, Pedro MiguelEste trabalho propõe uma melhoria no método de cancelamento de realimentação acústica baseado no cepstro do sinal de erro. Essa melhoria consiste em um algoritmo para transformar o fator de esquecimento, parâmetro que controla o compromisso entre robustez a perturbações de curta duração e capacidade de rastreamento do filtro adaptativo, em variante no tempo. Simulações demonstraram que esse algoritmo faz o método apresentar um melhor compromisso entre velocidade de (re-)convergência e limite de desalinhamento, aumentando de modo geral a margem de estabilidade do sistema de sonorização.
- Detecção da doença de Alzheimer em diferentes estágios através do espectro de potências da Wavelet Packet de sinais EEGPublication . Cunha, Rui M. da; Bispo, Bruno C.; Rodrigues, Pedro M.Este trabalho tem como objetivo detectar a doença de Alzheimer em diferentes estágios através de sinais EEG. Potências relativas às frequências convencionais são obtidas dos valores máximo, mínimo e médio de estimativas do espectro de potências da Wavelet Packet. Para cada par de grupos de estudo e eletrodo, uma seleção dos parâmetros é realizada. Os parâmetros selecionados são utilizados como entrada para classificadores com validação cruzada leave-one-out. Acurácias de classificação de100% são obtidas, em pelo menos 1 eletrodo, para os 6 pares de grupos analisados, indicando as regiões no escalpe com maiores diferenças à medida que a doença progride. E acurácias médias, incluindo todos os eletrodos, entre 81,3 e 91,4% são alcançadas.
- Desenvolvimento preliminar de um algoritmo de reconhecimento facial em tempo real através de redes neurais convolucionaisPublication . Rocha, Diana; Pereira, João; Melo, Maria; Bispo, Bruno C.; Rodrigues, Pedro M.Este trabalho apresenta os resultados preliminares do desenvolvimento de um algoritmo de reconhecimento facial em tempo real através de redes neurais convolucionais (CNNs) .Elementos faciais, nomeadamente, rosto, boca, nariz e olhos, são detectados pelo algoritmo de Viola-Jones. Cada elemento facial é utilizado para treinar uma CNN. Os resultados de treinamento mostram uma acurácia de identificação de 100%. Testes em tempo real demonstram necessidade de aprimoramento. A base de imagens será futuramente ampliada para realização de um rigoroso procedimento de treinamento e teste do algoritmo.
- Detecção de distúrbios vocais através de parâmetros cepstrais multibanda de vogal sustentadaPublication . Alves, Marco A. R.; Silva, Gabriel A. R.; Bispo, Bruno C.; Dajer, María E.; Rodrigues, Pedro M.Este trabalho tem como objetivo detectar distúrbios vocais relacionados com nódulo vocal, edema de Reinke e patologias neurológicas através de parâmetros cepstrais multibandada vogal sustentada /a/. A detecção é realizada entre pares de grupos de estudo e a análise multibanda é efetuada usando a transformada Wavelet. Para cada par de grupos, uma seleção de parâmetros é realizada. Estatísticas dos parâmetros selecionados são utilizadas como entrada para quatro classificadores com validação cruza da leave-one-out. Acurácias de classificação iguais ou superiores a 96,70% são obtidas para 6 pares de grupos de estudo enquanto apenas 74,20% é alcançado para o par Edema/Nódulo.
- Avaliação da capacidade discriminante de distribuições da proeminência do pico cepstral para identificar nódulos vocaisPublication . Tokuhara, Larissa A.; Bispo, Bruno C.; Dajer, María E.; Theodoro, Edson A. R.; Rodrigues, Pedro M.Este trabalho tem como objetivo avaliar as distribuições de CPP e CPPS para a vogal sustentada /a/ e suas estatísticas descritivas como discriminantes entre vozes saudáveis e vozes de pacientes diagnosticados com n´módulos vocais. Além de calcular essas medidas na escala decibel como normalmente realizado na literatura, este trabalho também as calculou na escala linear. Após avaliar 9 estatísticas da distribuição de 4 medidas de CPP e 4 medidas de CPPS para 35 voluntários, o 95-ésimo percentil do CPP, calculado a cada 2ms e na escala decibel, apresentou a maior capacidade discriminante, alcançando um valor-p de 3,58e-05, uma sensibilidade de 88,67%, especificidade de 85% e precisão de classificação igual a 85,71%.
- Analysis of acoustic feedback cancellation systems based on direct closed-loop identificationPublication . Bispo, Bruno C.; Yamamura, Cézar; Nogueira, Wellington M. S.; Theodoro, Edson A. R.; Rodrigues, Pedro MiguelThis work presents, using the least squares estimation theory, a theoretical and experimental analysis on the performance of the standard adaptive filtering algorithms when applied to acoustic feedback cancellation. Expressions for the bias and covariance matrix of the acoustic feedback path estimate provided by these algorithms are derived as a function of the signals statistics as well as derivatives of the cost function. It is demonstrated that, in general, the estimate is biased and presents a large covariance because the closed-loop nature of the system makes the cross-correlation between the loudspeaker and system input signals non-zero. Simulations are carried out to exemplify the results using speech signals, a long acoustic feedback path and the recursive least squares algorithm. The results illustrate that these algorithms converge very slowly to a solution that is not the true acoustic feedback path. The relationship between the performance of the adaptive filtering algorithms and the aforementioned cross-correlation is proven by varying the signal-to-noise ratio and the delay introduced by the forward path.