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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/24500
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFirmino, João Vitor Lira de Carvalho-
dc.date.accessioned2022-09-16T18:35:02Z-
dc.date.available2021-08-24-
dc.date.available2022-09-16T18:35:02Z-
dc.date.issued2021-07-22-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/24500-
dc.description.abstractHeart failure is a disease that disables the heart from properly pumping blood to nourish the entire body. Currently, the main diagnostic methods for this pathology are performed clinically through the measurement of B-type natriuretic peptide (BNP). As cardiovascular diseases are the main causes of premature death, the development of new technologies to identify these diseases is of great importance. Thus, this research presents the development of an identification system for the vocal distortions caused by heart failure in an individual. For the development of the software, the voices of 142 individuals were collected, separated by sex and age. Among these 142, 84 voices of people already diagnosed with heart failure were collected at the Heart Institute of Sao Paulo University (INCOR – USP) and at the Metropolitan Hospital of Joao Pessoa. On the other hand, the voices of the other 58 healthy individuals were collected in an extra-hospital environment. Furthermore, the device used for recording the voices was the PX440 digital audio recorder, produced by Sony. To analyze the collected data, the following techniques were applied to extract and select the characteristics of the signals: statistical analysis, fast Fourier transform, discrete wavelet transform and mel-cepstral analysis. By using these techniques, it was selected features to feed the artificial neural networks (ANNs) developed for each sex. Using the established architectures of the networks, an overall efficiency of 96.7% was achieved for both ANNs. In order to guarantee the usability of the created system, a computer application was developed. Using this software, values of 91.86%; 88.1% and 92.1% were obtained in the calculation of accuracy, sensitivity and specificity, respectively. Therefore, the heart failure identification system showed promising results that need to be further studied in order to improve the developed tool.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Fernando Augusto Alves Vieira (fernandovieira@biblioteca.ufpb.br) on 2022-09-13T10:20:45Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) JoãoVitorLiraDeCarvalhoFirmino_Dissert.pdf: 4713571 bytes, checksum: 05a5c56caaf3c12d061b807549834493 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Biblioteca Digital de Teses e Dissertações BDTD (bdtd@biblioteca.ufpb.br) on 2022-09-16T18:35:02Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) JoãoVitorLiraDeCarvalhoFirmino_Dissert.pdf: 4713571 bytes, checksum: 05a5c56caaf3c12d061b807549834493 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-09-16T18:35:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) JoãoVitorLiraDeCarvalhoFirmino_Dissert.pdf: 4713571 bytes, checksum: 05a5c56caaf3c12d061b807549834493 (MD5) Previous issue date: 2021-07-22en
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectInsuficiência cardíacapt_BR
dc.subjectDiagnósticopt_BR
dc.subjectVozespt_BR
dc.subjectAnálise de sinaispt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectHeart failurept_BR
dc.subjectDiagnosispt_BR
dc.subjectVoicespt_BR
dc.subjectSignal analysispt_BR
dc.subjectArtificial neural networkspt_BR
dc.titleAplicação de redes neurais artificiais na identificação de insuficiencia cardíaca utilizando análise sonora da vozpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Rodrigues, Marcelo Cavalcanti-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2140285341359128pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Melo, Marcelo Dantas Tavares de-
dc.contributor.advisor-co1LattesLattes não recuperado em 13/09/2022pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6941487789638776pt_BR
dc.description.resumoA insuficiência cardíaca é uma doença que incapacita o coração de bombear o sangue, de forma adequada, para nutrir todo o organismo. Atualmente, os principais métodos de diagnóstico dessa patologia são realizados clinicamente por meio da mensuração do peptídeo natriurético do tipo B (BNP). Como as doenças cardiovasculares são as maiores causas de morte prematura, o desenvolvimento de novas tecnologias para a identificação dessas doenças é de grande importância. Assim, o presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um aplicativo de identificação das distorções vocais causadas pela insuficiência cardíaca em um indivíduo saudável. Para a elaboração do software, foram coletadas as vozes de 142 indivíduos, separados por sexo, idade. Dessas 142, 84 vozes de pessoas já diagnosticadas com insuficiência cardíaca foram coletadas no instituto do coração de São Paulo (INCOR – SP) e no hospital metropolitano de João Pessoa. Por outro lado, as vozes dos outros 58 indivíduos saudáveis foram coletadas em ambiente extra-hospitalar. Ademais, o dispositivo utilizado para a gravação das vozes foi o gravador de áudio digital PX440, produzido pela Sony. Para análise dos dados coletados, foram aplicadas as seguintes técnicas para extrair e selecionar as características dos sinais: análise estatística, transformada rápida de Fourier, transformada discreta de wavelet e análise mel-cepstral. Por meio dessas técnicas, foram selecionadas características que serviram para alimentar as redes neurais artificiais (RNAs) desenvolvidas para cada sexo. Por meio das arquiteturas estabelecidas das redes, foi alcançada uma eficiência global de 96,7 % para as duas RNAs. De modo a garantir a usabilidade do sistema criado, foi desenvolvido um aplicativo de computador. Utilizando esse software, foram obtidos os valores de 91,86%; 88,1% e 92,1% no cálculo da acurácia, sensibilidade e especificidade, respectivamente. Portanto, o sistema de identificação de insuficiência cardíaca apresentou resultados promissores e que merecem ser estudados mais a fundo a fim de aprimorar a ferramenta desenvolvida.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEngenharia Mecânicapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Mecânicapt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICApt_BR
Aparece nas coleções:Centro de Tecnologia (CT) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica

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