Análise de sinais de voz para Detecção de patologias da Laringe Utilizando Entropia de Tsallis

Este trabalho apresenta uma nova metodologia para se comparar com trabalhos anteriores realizados por Scalassara (2009) e santos (2011), para o diagnóstico de patologias da laringe por meio da análise da voz. Nos trabalhos foram utilizados as Entropias shannon, Rényi e suas Entropias relativas para se obter uma classificação a partir do sinal de voz. desta maneira detecta-se a pessoa está doente e distingue-se entre duas patologias, nódulos nas pregas vocais ou o edema Reinke. Neste estudo é utilizada a entropia de Tsaillis, com o objetivo de se avaliar um melhor método de avaliação para o mesmo problema. o aperfeiçoamento desta técnica de diagnóstico é uma interessante alternativa às práticas atuais, sendo a principal diferença não consistir num exame invasivo e desta forma desconfortável para o paciente. Os resultados obtidos foram satisfatórios e foi possível determinar com precisão sinais saudáveis de sinais com as duas patologias contempladas pelo estudo.

Sistema inteligente para estimar a porosidade em sedimentos a partir da análise de sinais GPR

This Thesis presents the elaboration of a methodological propose for the development of an intelligent system, able to automatically achieve the effective porosity, in sedimentary layers, from a data bank built with information from the Ground Penetrating Radar GPR. The intelligent system was built to model the relation between the porosity (response variable) and the electromagnetic attribute from the GPR (explicative variables). Using it, the porosity was estimated using the artificial neural network (Multilayer Perceptron MLP) and the multiple linear regression. The data from the response variable and from the explicative variables were achieved in laboratory and in GPR surveys outlined in controlled sites, on site and in laboratory. The proposed intelligent system has the capacity of estimating the porosity from any available data bank, which has the same variables used in this Thesis. The architecture of the neural network used can be modified according to the existing necessity, adapting to the available data bank. The use of the multiple linear regression model allowed the identification and quantification of the influence (level of effect) from each explicative variable in the estimation of the porosity. The proposed methodology can revolutionize the use of the GPR, not only for the imaging of the sedimentary geometry and faces, but mainly for the automatically achievement of the porosity one of the most important parameters for the characterization of reservoir rocks (from petroleum or water)

Contribuições para a análise de sinais neuronais e biomédicos

Following the new tendency of interdisciplinarity of modern science, a new field called neuroengineering has come to light in the last decades. After 2000, scientific journals and conferences all around the world have been created on this theme. The present work comprises three different subareas related to neuroengineering and electrical engineering: neural stimulation; theoretical and computational neuroscience; and neuronal signal processing; as well as biomedical engineering. The research can be divided in three parts: (i) A new method of neuronal photostimulation was developed based on the use of caged compounds. Using the inhibitory neurotransmitter GABA caged by a ruthenium complex it was possible to block neuronal population activity using a laser pulse. The obtained results were evaluated by Wavelet analysis and tested by non-parametric statistics. (ii) A mathematical method was created to identify neuronal assemblies. Neuronal assemblies were proposed as the basis of learning by Donald Hebb remain the most accepted theory for neuronal representation of external stimuli. Using the Marcenko-Pastur law of eigenvalue distribution it was possible to detect neuronal assemblies and to compute their activity with high temporal resolution. The application of the method in real electrophysiological data revealed that neurons from the neocortex and hippocampus can be part of the same assembly, and that neurons can participate in multiple assemblies. (iii) A new method of automatic classification of heart beats was developed, which does not rely on a data base for training and is not specialized in specific pathologies. The method is based on Wavelet decomposition and normality measures of random variables. Throughout, the results presented in the three fields of knowledge represent qualification in neural and biomedical engineering

Análise dos sinais radiográficos da densidade óssea mineral em radiografias panorâmicas em pacientes na pré e pós menopausa

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Monitoramento de integridade estrutural baseada em sensores piezelétricos e análise de sinais no domínio do tempo

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Análise dos Sinais dos Ruídos Articulares das Patologias Discais da Articulação Temporomandibular

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Análise de sinais cerebrais utilizando árvores de decisão

Este trabalho propõe um estudo de sinais cerebrais aplicados em sistemas BCI (Brain-Computer Interface - Interfaces Cérebro Computador), através do uso de Árvores de Decisão e da análise dessas árvores com base nas Neurociências. Para realizar o tratamento dos dados são necessárias 5 fases: aquisição de dados, pré-processamento, extração de características, classificação e validação. Neste trabalho, todas as fases são contempladas. Contudo, enfatiza-se as fases de classificação e de validação. Na classificação utiliza-se a técnica de Inteligência Artificial denominada Árvores de Decisão. Essa técnica é reconhecida na literatura como uma das formas mais simples e bem sucedidas de algoritmos de aprendizagem. Já a fase de validação é realizada nos estudos baseados na Neurociência, que é um conjunto das disciplinas que estudam o sistema nervoso, sua estrutura, seu desenvolvimento, funcionamento, evolução, relação com o comportamento e a mente, e também suas alterações. Os resultados obtidos neste trabalho são promissores, mesmo sendo iniciais, visto que podem melhor explicar, com a utilização de uma forma automática, alguns processos cerebrais.

Sistema inteligente para estimar a porosidade em sedimentos a partir da análise de sinais GPR

This Thesis presents the elaboration of a methodological propose for the development of an intelligent system, able to automatically achieve the effective porosity, in sedimentary layers, from a data bank built with information from the Ground Penetrating Radar GPR. The intelligent system was built to model the relation between the porosity (response variable) and the electromagnetic attribute from the GPR (explicative variables). Using it, the porosity was estimated using the artificial neural network (Multilayer Perceptron MLP) and the multiple linear regression. The data from the response variable and from the explicative variables were achieved in laboratory and in GPR surveys outlined in controlled sites, on site and in laboratory. The proposed intelligent system has the capacity of estimating the porosity from any available data bank, which has the same variables used in this Thesis. The architecture of the neural network used can be modified according to the existing necessity, adapting to the available data bank. The use of the multiple linear regression model allowed the identification and quantification of the influence (level of effect) from each explicative variable in the estimation of the porosity. The proposed methodology can revolutionize the use of the GPR, not only for the imaging of the sedimentary geometry and faces, but mainly for the automatically achievement of the porosity one of the most important parameters for the characterization of reservoir rocks (from petroleum or water)

Análise da sonolência na condução rodoviária a partir de sinais EEG

A Sociedade Europeia de Pesquisa do Sono realizou muito recentemente um estudo, onde mostrou que a prevalência média de adormecimento ao volante nos últimos 2 anos foi de 17%. Além disto, tem sido provado por todo o mundo que a sonolência durante a condução é uma das principais causas de acidentes de trânsito. Torna-se assim conveniente, o desenvolvimento de sistemas que analisem a suscetibilidade de um determinado condutor para adormecer no trânsito, bem como de ferramentas que monitorem em tempo real o estado físico e mental do condutor, para alertarem nos momentos críticos. Apesar do estudo do sono se ter iniciado há vários anos, a maioria das investigações focaram-se no ciclo normal do sono, estudando os indivíduos de forma relaxada e de olhos fechados. Só mais recentemente, têm surgido os estudos que se focam nas situações de sonolência em atividade, como _e o caso da condução. Uma grande parte Dos estudos da sonolência em condução têm utilizado a eletroencefalografia (EEG), de forma a perceber se existem alterações nas diferentes bandas de frequência desta, que possam indicar o estado de sonolência do condutor. Além disso, a evolução da sonolência a partir de alterações no piscar dos olhos (que podem ser vistas nos sinais EEG) também tem sido alvo de grande pesquisa, tendo vindo a revelar resultados bastante promissores. Neste contexto e em parceria com a empresa HealthyRoad, esta tese está integrada no projeto HealthyDrive, que visa o desenvolvimento de um sistema de alerta e deteção de sinais de fadiga e sonolência nos condutores de veículos automóveis. A contribuição desta tese no projeto prendeu-se com o estudo da sonolência dos indivíduos em condução a partir de sinais EEG, para desta forma investigar possíveis indicadores dos diferentes níveis desta que possam ser utilizados pela empresa no projeto. Foram recolhidos e analisados 17 sinais EEG de indivíduos em simulação de condução. Além disso foram desenvolvidos dois métodos de análise destes sinais: O primeiro para a deteção e análise dos piscar de olhos a partir de EEG, o segundo para análise do espetro de potência. Ambos os métodos foram utilizados para analisar os sinais recolhidos e investigar que tipo de relação existe entre a sonolência do condutor e as alterações nos piscares dos olhos, bem como as alterações do espetro do EEG. Os resultados mostraram uma correlação entre a duração do piscar de olhos e a sonolência do condutor. Com o aumento da sonolência velicou-se um aumento da duração do piscar, desencadeado principalmente pelo aumento na duração de fecho, que chegou aos 51.2%. Em relação ao espectro de potência, os resultados sugerem que a potência relativa de todas as bandas analisadas fornecem informações relevantes sobre a sonolência do condutor. Além disso, o parâmetro (_+_)/_ demostrou estar relacionado com variações da sonolência, diminuindo com o seu avanço e aumentando significativamente (111%) no instante em que os condutores adormeceram.

Análise do padrão de ativação muscular de indivíduos hemiparéticos pós-AVC em marcha assistida por andador robótico

O Acidente Vascular Cerebral (AVC) é uma das principais causas de prejuízos ao sistema neuromuscular. Dispositivos Robóticos vêm sendo amplamente desenvolvidos e estudados com a finalidade de serem utilizados na assistência à marcha e para o treinamento da marcha durante a reabilitação. O objetivo deste trabalho é avaliar a marcha assistida pelo AROW (Assistive Robotic Walker) em indivíduos hemiparéticos pós-AVC, através da análise de sinais de acelerometria e sinais mioelétricos de superfície (sEMG) provenientes dos músculos vasto medial (VM), bíceps femoral (BF), tibial anterior (TA) e gastrocnêmio medial (GM), e também utilizando os métodos de avaliação GAS (Goal Attainment Scaling) e SUS (System Usability Scale). Nove indivíduos hemiparéticos participaram dos testes. A velocidade da marcha foi reduzida com o uso do AROW e, consequentemente, houve algumas alterações na duração das fases da marcha, por exemplo, uma maior duração da fase de apoio (p = 0,0174). O padrão de ativação muscular para o grupo analisado não apresentou diferença estatisticamente significativa (início da ativação VM: p= 0,4999; término da ativação VM: p= 0,5647; início BF: p= 0,1186; término BF: p= 0,7823; início TA: p= 0,5833; término TA: p= 0,8393; início GM: p= 0,6077; término GM: p= 0,1429). Entretanto, avaliando o padrão de ativação muscular individualmente, podem-se notar algumas alterações benéficas, por exemplo, redução da coativação dos músculos tibial anterior e gastrocnêmio medial. Os resultados das avaliações através do GAS (54,8) e SUS (81,4) sobre o uso do AROW mostraram boa aceitação pelos usuários, e os objetivos esperados durante o uso do andador foram atingidos. A adaptação rápida, facilidade de utilização e sentimento de segurança ao usar o dispositivo são pontos positivos obtidos com o uso do AROW.

Análise de vibrações em caixas redutoras

A vibração em equipamento industrial pode ser tanto um sinal de que o equipamento está a funcionar normalmente como pode revelar que o mesmo apresenta problemas. É assim importante que o técnico de manutenção consiga distinguir entre níveis normais e aceitáveis de vibração e os que requerem atenção imediata para monitorar. Nesta dissertação é estudado o problema de análise de vibrações em caixas redutoras - uma em bom estado e outra com desgaste no par de engrenagens. A escolha desta dissertação prende-se com a importância e uso generalizado de caixas de engrenagens - neste caso de caixas redutoras - nas grandes indústrias. Como tal, hoje em dia, as caixas redutoras estão geralmente providas de sistema de monitorização “online” que alertam o técnico responsável de quando algo foge dos parâmetros definidos pelo utilizador - aumento súbito de temperatura, de amplitude de vibração, entre outros. Esta dissertação pretende assim responder a algumas questões pertinentes: • Como responde uma caixa redutora quando se variam os parâmetros de velocidade e carga e como as variações dos mesmos se traduzem nos espectros de frequência? • Qual dos parâmetros - velocidade e carga - tem uma maior influência nas amplitudes de vibração registadas para as várias frequências típicas de uma caixa redutora? • O que é registado ao nível do espectro de frequências, no estudo de uma caixa redutora com o defeito de desgaste? • A teoria consultada para as caixas redutoras é comparável com os dados obtidos na prática? • Porquê a importância de utilizar a análise de vibrações quando se monitorizam caixas redutoras? Para ajudar a responder estas questões foi utilizada uma aplicação designada de Enlive, um programa de controlo de condição de máquinas para sistemas “online” - ou seja, para sistemas em contínua monitorização. A análise dos sinais provenientes das caixas redutoras foi realizada com recurso à transformada rápida de Fourier - Fast Fourier Trabsform. No fim da realização desta dissertação foi possível responder a todos os pontos referidos anteriormente. Foi possível confirmar a maior importância do factor carga no aumento da amplitude de engrenamento, harmónicas e bandas laterais. Este aumento é mais pronunciado no caso da caixa redutora com desgaste. A análise de vibrações assume-se assim, mais uma vez, como uma ferramenta importante no diagnóstico de avarias, permitindo poupar tempo e recursos - tanto financeiros como humanos - e salvaguardar a contínua eficácia e produtividade de uma empresa, pois permite diminuir o tempo que uma máquina não se encontra em funcionamento.

Análise e identificação do sinal de aceleração num pé

Com a massificação do uso da tecnologia no dia-a-dia, os sistemas de localização têm vindo a aumentar a sua popularidade, devido à grande diversidade de funcionalidades que proporcionam e aplicações a que se destinam. No entanto, a maior parte dos sistemas de posicionamento não funcionam adequadamente em ambientes indoor, impedindo o desenvolvimento de aplicações de localização nestes ambientes. Os acelerómetros são muito utilizados nos sistemas de localização inercial, pelas informações que fornecem acerca das acelerações sofridas por um corpo. Para tal, neste trabalho, recorrendo à análise do sinal de aceleração provindo de um acelerómetro, propõe-se uma técnica baseada na deteção de passos para que, em aplicações futuras, possa constituir-se como um recurso a utilizar para calcular a posição do utilizador dentro de um edifício. Neste sentido, este trabalho tem como objetivo contribuir para o desenvolvimento da análise e identificação do sinal de aceleração obtido num pé, por forma a determinar a duração de um passo e o número de passos dados. Para alcançar o objetivo de estudo foram analisados, com recurso ao Matlab, um conjunto de 12 dados de aceleração (para marcha normal, rápida e corrida) recolhidos por um sistema móvel (e provenientes de um acelerómetro). A partir deste estudo exploratório tornou-se possível apresentar um algoritmo baseado no método de deteção de pico e na utilização de filtros de mediana e Butterworth passa-baixo para a contagem de passos, que apresentou bons resultados. Por forma a validar as informações obtidas nesta fase, procedeu-se, seguidamente, à realização de um conjunto de testes experimentais a partir da recolha de 33 novos dados para a marcha e corrida. Identificaram-se o número de passos efetuados, o tempo médio de passo e da passada e a percentagem de erro como as variáveis em estudo. Obteve-se uma percentagem de erro igual a 1% para o total dos dados recolhidos de 20, 100, 500 e 1000 passos com a aplicação do método proposto para a contagem do passo. Não obstante as dificuldades observadas na análise dos sinais de aceleração relativos à corrida, o algoritmo proposto mostrou bom desempenho, conseguindo valores próximos aos esperados. Os resultados obtidos permitem afirmar que foi possível atingir-se o objetivo de estudo com sucesso. Sugere-se, no entanto, o desenvolvimento de futuras investigações de forma a alargar estes resultados em outras direções.

Formalização da tolerância à ausência de dados no processamento de sinais discretos

Dissertação para a obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Electrotécnica

Classificação de sinais acústicos utilizando a transformada wavelet discreta e a decomposição de modo empírico: aplicações na área de alimentos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica baseada em sistemas imunológicos artificiais

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS