Models and Analysis of Vocal Emissions for Biomedical Applications

The MAVEBA Workshop proceedings, held on a biannual basis, collect the scientific papers presented both as oral and poster contributions, during the conference. The main subjects are: development of theoretical and mechanical models as an aid to the study of main phonatory dysfunctions, as well as the biomedical engineering methods for the analysis of voice signals and images, as a support to clinical diagnosis and classification of vocal pathologies

Padrões acústicos de voz na deteção de doença coronária aterosclerótica

Atualmente, a doença cardiovascular é a principal causa de mortalidade em ambos os sexos, afetando maioritariamente os países industrializados. De entre todas as doenças cardiovasculares destaca-se inclusivamente, a Doença Arterial Coronária. Por se tratar de uma doença fortemente associada a inúmeros fatores de risco, ao longo das últimas décadas foram desenvolvidos modelos de estimativa do risco cardiovascular com base nestes. No entanto, estudos realizados identificam algumas limitações no uso destas ferramentas, revelando a necessidade de se investigar técnicas ou biomarcadores adicionais para melhorar as estimativas do risco cardiovascular. Recentemente na literatura científica, identificou-se uma possível relação entre os parâmetros do sinal voz e a doença coronária aterosclerótica. De facto, a análise acústica é uma ferramenta eficaz, não invasiva e de fácil aplicação para realizar avaliações objetivas da função vocal. Deste modo, a presente dissertação de mestrado tem como objetivo avaliar o potencial da análise da voz em identificar padrões acústicos associados à doença coronária, através da recolha de sinais de voz de pacientes diagnosticados com patologia cardíaca e de indivíduos saudáveis. Desenvolveu-se uma base de dados constituída pelas gravações de voz e registo de informações clínicas recolhidas de um total de 76 participantes. Tendo em conta os avanços tecnológicos da Inteligência Artificial e o sucesso das suas técnicas na área da medicina, para o processamento e análise dos dados recolhidos utilizou-se a técnica de deep learning devido à sua capacidade em identificar padrões e discriminar dados. Foram desenvolvidos diferentes modelos com base nas duas abordagens para a realização da análise acústica. No geral, os resultados obtidos foram satisfatórios para os diferentes dados recolhidos, inclusivamente com desempenhos de 70% a 88% de exatidão na classificação por parte dos modelos desenvolvidos.Actually, cardiovascular disease is the main cause of mortality in both genders, affecting mostly industrialized countries. Among all cardiovascular diseases, Coronary Artery Disease stands out particularly. Because it is a disease strongly associated with numerous risk factors, over the past few decades models of cardiovascular risk estimation based on these have been developed. However, studies carried out identify some limitations in the use of these tools, recognizing the need to investigate additional techniques or biomarkers to improve estimates of cardiovascular risk. Recently in the scientific literature, a possible relationship between the parameters of the voice signal and atherosclerotic coronary disease has been identified. In fact, acoustic analysis is an effective, non-invasive and easy to apply tool for performing objective assessments of vocal function. Thus, the present master's thesis aims to evaluate the potential of voice analysis in identifying acoustic patterns associated with coronary disease, through the collection of voice signals from patients diagnosed with cardiac pathology and from healthy individuals. A database was developed consisting of voice recordings and registration of clinical information collected from a total of 76 participants. Taking into account the technological advances of Artificial Intelligence and the success of it’s techniques in the field of medicine, the deep learning technique was used for the processing and analysis of the collected data due to its ability to identify patterns and discriminate data. Different models have been developed based on two approaches for performing acoustic analysis. In general, the results obtained were satisfactory for the different data collected, including performances of 70% to 88% of accuracy in the classification by the models developed