Evaluation of lead i ECG features discriminant power for cardiac diseases identification

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.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Structural MRI texture analysis for detecting Alzheimer's disease

Purpose:: Alzheimer’s disease (AD) has the highest worldwide prevalence of all neurodegenerative disorders, no cure, and low ratios of diagnosis accuracy at its early stage where treatments have some effect and can give some years of life quality to patients. This work aims to develop an automatic method to detect AD in 3 different stages, namely, control (CN), mild-cognitive impairment (MCI), and AD itself, using structural magnetic resonance imaging (sMRI). Methods:: A set of co-occurrence matrix and texture statistical measures (contrast, correlation, energy, homogeneity, entropy, variance, and standard deviation) were extracted from a two-level discrete wavelet transform decomposition of sMRI images. The discriminant capacity of the measures was analyzed and the most discriminant ones were selected to be used as features for feeding classical machine learning (cML) algorithms and a convolution neural network (CNN). Results:: The cML algorithms achieved the following classification accuracies: 93.3% for AD vs CN, 87.7% for AD vs MCI, 88.2% for CN vs MCI, and 75.3% for All vs All. The CNN achieved the following classification accuracies: 82.2% for AD vs CN, 75.4% for AD vs MCI, 83.8% for CN vs MCI, and 64% for All vs All. Conclusion:: In the evaluated cases, cML provided higher discrimination results than CNN. For the All vs All comparison, the proposedmethod surpasses by 4% the discrimination accuracy of the state-of-the-art methods that use structural MRI.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Analysis of acoustic feedback cancellation systems based on direct closed-loop identification

This 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.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Detecção da doença de Alzheimer em diferentes estágios através do espectro de potências da Wavelet Packet de sinais EEG

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.This work aims to detect the Alzheimer’s disease at different stages using EEG signals. Powers related to conventional frequencies are obtained from the maximum, minimum and average values of Wavelet Packet power spectrum estimates. For each pair of study groups and electrodes, a parameter selection is performed. The selected parameters are used as in put for classifiers with leave-one-out cross-validation. Classification accuracies of 100% are obtained, in at least 1 electrode, for the6 pairs of groups analyzed, indicating the regions in the scalp with the greatest differences as the disease progresses. Average classification accuracies, including all electrodes, between 81.3 and 91.4% are achieved.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Detecção precoce das doenças de Alzheimer e Parkinson através de parâmetros não-lineares multibanda de sinais EEG

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.This work aims to detect Alzheimer’s and Parkinson’s diseases at early stage through non-linear multiband para-meters of EEG signals. For each pair of study groups, parameters selection was performed through genetic algorithm. The selected parameters are used as input for classifiers with leave-one-outcross-validation. Classification accuracies of 100% are achieved, in at least one sub band, for 3 pairs of study groups while90.60% is achieved for the Control vs Alzheimer/Parkinson pair. The delta sub band showed, in general, the greatest significant differences between the groups.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Detecção da doença de Alzheimer através de parâmetros não-lineares de sinais de fala

Este trabalho tem como objetivo a detecção da doença de Alzheimer (DA) através de parâmetros não-lineares de sinais de fala. Os parâmetros são extraídos de sub-bandas dos sinais, as quais são obtidas por meio da transformada Wavelet, e algumas das suas estatísticas descritivas são utilizadas como entrada para vários classificadores. Acurácias de 100, 77,8 e 85,2% são obtidas na detecção da DA entre mulheres, homens e todos, respectivamente, utilizando classificadores de regressão logística.This work aims to detect Alzheimer’s disease (AD) through non-linear features of speech signals. The features are extracted from signal subbands, which are obtained through the wavelet transform, and some of its descriptive statistics are used as input for several classifiers. Accuracies of 100, 77.8 and 85.2% are obtained in detecting AD among women, men and all, respectively, using logistic regression classifiers.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Desenvolvimento preliminar de um algoritmo de reconhecimento facial em tempo real através de redes neurais convolucionais

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.This work presents the preliminary results of the development of a real-time facial recognition algorithm through convolutional neural networks (CNNs). Facial elements, namely, face, mouth, nose and eyes, are detected by the Viola-Jones algorithm. Each facial element is used to train a CNN. The training results show 100% identification accuracy. Real-time tests demonstrate a need for improvement. The image base will be expanded in the future to carry out a rigorous procedure for training and testing the algorithm.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Desenvolvimento preliminar de um algoritmo de detecção em tempo real de estados emocionais através de redes neurais convolucionais

Este trabalho apresenta os resultados preliminares de um algoritmo em desenvolvimento para detecção em tempo real de estados emocionais através da análise de imagens do rosto. Para avaliar o estado emocional, o algoritmo de Viola-Jones é aplicado para segmentar o rosto e uma rede neural convolucional (CNN) é utilizada para classificar as imagens analisadas. Os resultados demonstram uma acurácia de 96,18% na classificação do grupo de teste. Ainda assim, o algoritmo será otimizado para uma melhor detecção e a base de dados utilizada deverá ser ampliada de forma a generalizar os resultados.This paper presents the preliminary results of an under development algorithm for emotional states real-time detection through an analysis of face images. In order to evaluate the emotional state, the Viola-Jones algorithm is applied to segment the face and a convolutional neural network (CNN) is used to classify the analyzed images. The results show an accuracy of 96.18% for the classification of the test group. The algorithm still need to be optimized for better face detection and the used database must be extended in order to generalize the results.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Avaliação da capacidade discriminante de distribuições da proeminência do pico cepstral para identificar nódulos vocais

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%.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Algoritmo para o fator de esquecimento do método cepstral de cancelamento de realimentação acústica

Este 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.This work proposes an improvement in the acoustic feedback cancellation method based on the cepstrum of the error signal. This improvement consists of an algorithm to transform the forgetting factor, parameter that controls the trade-off between robustness to short-burst disturbances and tracking rate of the adaptive filter, into time-varying. Simulations showed that this algorithm makes the method present a better trade-off between (re-)convergence speed and misalignment limit, generally increasing the stability margin of the sound reinforcement system.info:eu-repo/semantics/publishedVersio