Solução para armazenamento de voz para o diagnóstico de doenças mentais - PDF
Solução para armazenamento de voz para o diagnóstico de doenças mentais
Download "Solução para armazenamento de voz para o diagnóstico de doenças mentais"
Silvana Olivares Sampaio
1 Solução para armazenamento de voz para o diagnóstico de doenças mentais Estefânia Mayumi Fuzyi 1, Sylvio Barbon Junior 1 1 Departamento de Computação Universidade Estadual de Londrina (UEL) Caixa Postal CEP Londrina PR Brasil Abstract. Due of the complexity and importance of an accurate diagnosis of pacientes affected by mental disorders, are being researched less invasive methods to assist clinicians. The speech is an object of study for the diagnosis of many disorders, such as neurological, traumatic, psychogenic and others. To help this process, a database is required to store pacients data and audio files captured to maintain a history of treatment and compare the speech of a healthy person to that of a depressive and reach a conclusion. There are American databases of speech disorders, however, because of different characteristics of the languages, the ideal would be the creation of a Brazilian database. Thus, the purpose of this work is modeling a database of Brazilian voice for the diagnosis of mental disorders. Resumo. Devido a complexidade e importância de um diagnóstico preciso de pacientes acometidos por patologias mentais, estão sendo pesquisados métodos menos invasivos para auxiliar os médicos. A voz é um objeto de estudo para o diagnóstico de diversos distúrbios, sejam eles neurológicos, traumáticos, inclusive psicogênicos. Para facilitar esse processo, é necessário um banco de dados para armazenar os dados do paciente e os arquivos de áudio capturados, para manter um histórico de tratamento e comparar a fala de uma pessoa saudável com uma depressiva e chegar a uma conclusão. Existem a bases de dados americanas de fala com distúrbios, porém, em consequência das diferentes características dos idiomas, o ideal seria a criação de uma base de dados brasileira. Dessa forma, a proposta desse trabalho é modelar um banco de dados de vozes brasileiro para o diagnóstico de doenças mentais. 1. Introdução O primeiro registro sobre doenças mentais que se tem conhecimento, está na Bílbia, em que há a descrição de patologias mentais semelhantes às doenças hoje diagnosticadas 1. Embora seja um problema antigo, inerente a espécie humana, apenas no século XX os recursos terapêuticos eficazes surgiram. De acordo com uma pesquisa realizada pela Organização Mundial da Saúde, pelo menos 5% da população mundial sofre de depressão 2, um transtorno mental considerado comum, definido pela tristeza, perda de interesse, sentimento de culpa, distúrbios de sono 1 Disponível em Acesso em 19 de Março de Disponível em Acesso em 19 de Março de 2014.
2 ou apetite, entre outros. Embora exista terapia para depressão, somente metade tem acesso ao tratamento médico, em casos moderados a graves, é necessário que os pacientes sejam medicados. Em seu estado mais grave, pode levar ao suicídio. Diagnosticar um paciente com depressão e avaliar o seu risco de suicídio, para um psiquiatra é uma decisão muito importante, complexa e exigente [9]. Além do livro Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-IV), ele baseia-se nos sintomas descritos, na história de vida e no comportamento do paciente durante a consulta. A fala pode ser relacionada a condição emocional e mental enquanto a pessoa faz o discurso, dessa forma, há como prever o nível de gravidade do transtorno afetivo do paciente, o qual afeta a produção e a mediação nos resultados da fala [11]. Pois, segundo [6], as propriedades acústicas da voz têm sido identificadas como indícios de depressão e existem evidências que determinados parâmetros da voz podem ser utilizados para deferenciar objetivamente entre a fala depressiva e a suicida. Ao tratar a fala como um sinal de voz, pode-se extrair diversas informações, como ao relatar que o paciente tem a fala monótona, provavelmente está relacionado com a ênfase reduzida, que pode ser medida através do nivel da voz, ou quanto a inflexão, que é a variação da frequência fundamental [8]. Apesar da existência de bancos de dados de vozes internacionais, como o KAY 3, desenvolvido para ajudar na análise acústica de vozes de pacientes que sofrem de algum transtorno para aplicações médicas ou de pesquisa, que inclui amostras de pacientes com um ampla variedade de distúrbios da voz, sejam eles neurológicos, traumáticos, psicogênicos, entre outros, existe a necessidade de possuir uma base brasileira de vozes, devido a diferença das características do idioma. Este trabalho está dividido como segue, a Seção 2 descreve o objetivo deste trabalho, a Seção 3 apresenta os conceitos de transtornos mentais, processamento digital de sinais e banco de dados, além dos trabalhos corretos. Logo na Seção 4 são tratados os procedimentos metodológicos a serem seguidos para alcançar o objetivo, o cronograma de atividades está na Seção 5 e na Seção 6 estão descritos os resultados esperados. 2. Objetivos Este trabalho tem como objetivo modelar uma base de dados, para auxiliar no diagnóstico automatizado e/ou clínico, de patologias mentais. Nela serão armazenadas as vozes e atributos necessários para o diagnóstico, de forma que técnicas de processamento de sinais e ferramentas de diagnóstico automatizado possam ser aplicadas. Ao final do trabalho, o artefato gerado será a modelagem do banco de dados. 3. Fundamentação Teórico-Metodológica e Estado da Arte Para ser possível modelar um banco de dados para o diagnóstico de doenças mentais a partir da fala, é necessário conhecer mais sobre elas, quais seus sintomas psicológicos e quais as características do discurso de pacientes que sofrem da doença. Para então, verificar quais parâmetros podem ser extraídos com os métodos de processamento digital de sinais para analisar essas características e armazená-las no banco de dados junto com as informações do paciente. 3 Disponível em Acesso em 30 de Março de 2014.
3 Nas subseções a seguir, serão apresentados os conceitos utilizados neste trabalho. Na Subseção 3.1 são abordadas as doenças com manifestações psicológicas e comportamentais, mais profundamente o transtorno depressivo maior; processamento digital de sinais, com a explicação de sinais e sistemas e a diferença entre sinais analógicos e digitais, na Subseção 3.2; e banco de dados e bancos de dados multimídia, na Subseção 3.3; além dos trabalhos relacionados na Subseção Transtornos Mentais Um transtorno mental é uma doença com manifestações psicológicas e comportamentais associadas com sofrimento significativo no funcionamento causado por perturbação biológica, social, psicológica, genética, física ou química, [10]. Para auxiliar no diagnóstico de transtornos mentais, existe o livro denominado Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-IV, por se tratar da 4a edição) [1]. Nele estão inclusos componentes descritivos, tanto de diagnóstico quanto tratamento, tornando-se um referência para os profissionais da área da saúde 4. Segundo [10], para estabelecer um diagnóstico, além dos critérios listados no DSM-IV-TR para cada transtorno, são necessárias informações a respeito da história psiquiátrica e estado do estado mental do paciente. A primeira é o registro de vida do paciente, permite que o professional saiba quem ele é, de onde veio, e entender para onde irá futuramente. Com base na história de vida contada pelo ponto de vista do paciente, é possível estabelecer um diagnóstico e planejar um tratamento adequado. Nessa fase são adquiridas tanto informações básicas como nome, idade, estado civil, sexo, profissão, idioma, quanto informações a respeito da queixa principal, história da doença atual, médica, psiquiátrica anterior e familiar, além da anamnese. A segunda é relacionada ao comportamento do paciente durante a entrevista, como aparência, fala, ações e pensamentos. Esse registro é importante pois a história é constante, porém, o estado mental pode alterar no intervalo de horas ou dias. Em relação a fala, verificar se é rápida, lenta, pressionada, hesitante, emocionada, monótona, estridente, sussurrada, arrastada, com resmungos, guaguejante, ecolalia (quando há a repetição do mesmo som repetidamente), intensidade, modulação, à vontade, espontânea, produtiva, maneira, tempo de reação, vocabulário, prosódia (pronúncia correta das palavras quanto a posição da sílaba tônica, segunda as normas da língua culta) Transtornos de Humor Entre as diversas classificações de transtornos do DSM-IV-TR, existem os transtornos de humor, que se caracterizam pela alteração do humor, condição que dita a vida mental do paciente, sendo responsável pela redução do funcionamento. Sua causa pode ser uma condição médica ou substâncias, como drogas ou fármacos psicoativos. São eles: 1. Transtornos bipolares: caracterizados por alterações de humor entre a depressão e euforia. 2. Transtornos depressivos: a) transtorno depressivo maior: humor gravemente depressivo, retardo mental e motor, apreensão, inquietude, perplexidade, agitação, sentimento de 4 Disponível em cid/. Acesso em 20 de Março de 2014.
4 culpa, tendência ao suicídio; b) transtorno distímico: forma menos grave, geralmente causada por um eventou ou perda; c) depressão pós-parto: ocorrência no primeiro mês após o parto; d) depressão de padrão sazonal: mais frequente durante os meses de inverno. O transtorno bipolar pode ser categorizado entre I e II, o primeiro apresenta ocorrência de episódios maníacos com ou sem episódio depressivo maior, e o segundo tem pelo menos um episódio depressivo com ou sem episódio hipomaníaco. Se comparado aos demais transtornos psiquiátricos, o transtorno depressivo maior apresenta a prevalência mais elevada durante da vida, cerca de 17% e incidência anual do episódio depressivo maior é de 1,59%, sendo 1,89% mulheres e 1,10% homens [10].!Posso assumir as informações do episódio depressivo para a depressão maior? Como pode ser observado, a incidência é mais comum em mulheres, sendo episódios maníacos mais comuns entre elas e depressivos em homens. Esse transtorno é mais frequente entre indivíduos solteiros e divorciados em comparação aos indivíduos casados. Não está relacionado com a situação socioeconômica e não existem diferenças étnicas ou religiosas. No caso do trastorno depressivo maior (depressão), quanto ao estado mental do paciente, as informações obtidas em relação a fala são: pouca ou nenhuma espontaneidade; monossilábico; pausas demoradas; tom monótono, baixo e suave. Entretanto, para mania tem-se: pressão por falar; tom de voz alto, dramático, exagerado; pode tornar-se incoerente [10] Processamento Digital de Sinais Segundo Alcaim, existem especulações de que as mãos foram o primeiro meio de comunicação utilizado pelo homem. Acredita-se que devido ao aumento das atividades que exigiam seu uso, como a caça e a agricultura, houve a necessidade de utilizar outra forma, como a fala, que representa um dos meios de comunicação mais importantes utilizados pelo homem para expressar seus sentimentos e ideias [2]. Fisicamente, os sons da fala são ondas de pressão resultantes de vibrações longitudinais das moléculas do ar Sinais e Sistemas Segundo [7], um sinal é definido como uma função de uma ou mais variáveis, a qual veicula informações sobre a natureza de um fenômeno fisico. Os sinais podem ser da fala ou imagens, seja na conversação entre duas pessoas frente a frente ou por um meio telefônico, ou assumindo imagens de humanos e objetos que os rodeiam. Ele pode ser considerado unidimensional ou multidimensional, de acordo com o número de variáveis dependentes que existem na função. O sinal da fala por exemplo, é unidimensional, cuja amplitude varia com o tempo, conforme a palavra falada e de quem a fala, e a imagem é um sinal multidimensional, por se tratar de coordenadas horizontais e verticais que representam as duas dimensões. Pode-se encontrar vários exemplos de sinais na vida real, seja na área médica ao ouvir os batimentos cardíacos de um paciente ou monitorar a pressão saguínea e temperatura, que transmitem informações a respeito da saúde da pessoa, seja na área
5 econômica, em que são analisadas flutuações diárias dos preços das ações, que transmitem informações relaciondas ao comportamento das ações de determinada empresa, ou na área espacial, em que uma sona explora o espaço e envia dados para sobre um planeta, seja ela em forma de imagens de radar, infravermelho ou ópticas. Contudo, para cada sinal sempre há um sistema associado a geração e a extração de suas informações, que pode ser de origem biológica ou eletrônica, como a comunicação oral, em que o sinal da fala estimula o trato vocal sistema, ou a execução do sinal da fala por um gerador de sinais e um sistema capaz de reconhecer palavras ou frases. Para [7], um sistema é definido como uma entidade que manipula um ou mais sinais para realizar uma função, produzindo, assim, novos sinais. Na Figura 1 está ilustrada a associação entre o sinal e o sistema. Figura 1. Representação de um sistema em diagrama de blocos [7] O objetivo de um sistema não é único, ele depende da aplicação, por exemplo, em um sistema de reconhecimento do locutor, o sinal de entrada é a voz, o sistema é um computador e o saída é a identidade da pessoa, no contexto da comunicação, o sinal de entrada é a voz ou um sinal do computador, o sistema é dividido em transmissor, canal e receptor e o sinal de saída é a aproximação da mensagem original Sinal Analógico vs. Digital Operações de processamento de sinais relacionados ao desenvolvimento de sistemas podem ser implementados de duas maneiras, a abordagem analógica (tempo contínuo) ou digital (tempo discreto). Por muitos anos, a abordagem adotada foi a analógica [7]. Ela faz uso de elementos de circuitos analógicos, como resistores, capacitores, diodos entre outros. A sua principal característica é a habilidade de resolver equações diferencias que representam sistemas físicos, sem precisar descartar soluções aproximadas. Como seus mecanismos encarregados das operações também são físicos, na abordagem analógica há a garantia de operação em tempo real. Entretanto, a abordagem digital recorre a elementos digitais básicos do computador, como somadores, multiplicadores e memória. É preciso a computação numérica para realizar suas operações, logo, operar em tempo real depende do tempo necessário para executar as computações. Ela apresenta vantagens em comparação com a analógica, como a flexibilidade de alterar apenas o software para versões diferentes de uma operação em vez de projetar o sistema novamente e a repetitividade por ser capaz de refazer a operação múltiplas vezes de maneira exata. Entre as várias maneiras de classificar sinais, pode-se classificá-los como uma função do tempo. Dessa forma, um sinal x(t) é um sinal de tempo contínuo se ele estiver definido para todo tempo t. Eles surgem naturalmente a partir de ondas físicas convertidas para sinais elétricos através de um transdutor, como o microfone, que converte variações de pressão sonora em variações de tensão [7].
6 Por outro lado, um sinal de tempo discreto pode ser demonstrado por uma sequência de números [4]. Como a sequência {x(n), n Z}, em que Z é o conjunto dos inteiros, pode atuar como um sinal no tempo discreto, onde cada número x(n) corresponde à amplitude do sinal em cada instante nt, onde n é um inteiro e T denota o período de amostragem. Nem sempre T é uma unidade de tempo, caso x(n) seja a temperatura de sensores posicionaos ao longo de uma barra de metal, ele será uma unidade de comprimento [4]. A amostragem de um sinal de tempo contínuo x(t) no instante t = nt fornece uma amostra de valor x(nt ), que pode ser escrita como x[n] = x(nt ), para n inteiro [7]. Na Figura 2 são apresentadas as representações gráficas de um sinal de tempo contínuo e um sinal de tempo discreto, respectivamente. Figura 2. Classificação em relação ao tempo: a) Sinal de tempo contínuo (analógico); b) Sinal de tempo discreto (digital) [7] 3.3. Banco de dados Bancos de dados e sistemas de bancos de dados são essenciais para a vida na sociedade moderna [5] e amplamente utilizados, sejam em sistemas de supermercados que atualizam o estoque, sistema de banco para depositar ou retirar dinheiro, fazer compras on-line que lidam, em sua maioria, com dados simples de texto ou numérico, ou sistemas mais elaborados, como o banco de dados de multimídia, capaz de armazenar imagens, clipes de áudio e streams de video digitalmente, os sistemas de informações geográficas que podem armazenar e analisar mapas, informações sobre o clima e imagens de satélite, entre outros. Um banco de dados é derivado de uma fonte do mundo real e interage com seus eventos, é uma coleção coerente de dados, com público e objetivos específicos. Para ele ser considerado preciso e confiável, deve ser um reflexo do mundo ao qual representa, tendo suas informações atualizadas o mais breve possível. Ele pode ter qualquer tamanho e complexidade, seja para uma agenda de telefones ou para um grande site de e-commerce. Para gerenciar, criar e manter um banco de dados, existe o SGBD, Sistema Gerenciador de Banco de Dados ou Database Management System, é um sistema de software de uso geral que auxilia no processo de definição, construção, manipulação e compartilhamento de dados entre múltiplos usuários e aplicações [5]. A união entre o bando de dados e SGDB é denominado Sistema de Bandos de Dados. As vantagens de utilizar um banco de dados em relação ao sistema de arquivos por exemplo, é a natureza autodescritiva do sistema, isolamento entre programas e dados e abstração de dados, suporte a múltiplas visões dos dados e compartilhamento de dados e processamento de transações multiusuário. Além das vantagens de controle de redundância, restrição de acesso não autorizado, estruturas de armazenamento e técnicas
7 de pesquisa para o processamento eficiente da consulta, de modo a agilizar a consulta, entre outras Banco de dados multimídia Um banco de dados multimídia apresenta recursos que possibilita ao usuário armazenar e recuperar diversos tipos de informações multimídia, tal como imagens (fotos), clipes de vídeo (filmes), clipes de áudio (músicas, discursos) e documentos (livros) [5]. Com a recuperação baseada em conteúdo, é possivel retornar resultados com determinados objetos ou atividades, como por exemplo, procurar por vídeos em que o Michael Jackson aparece[5]. Logo, ele precisa utilizar um modelo que organize e indexe as fontes de multimídia com base em seu conteúdo. Existem duas técnicas principais para isso, a análise automática que busca características matemáticas e a identificação manual, que requer uma fase de pré-processamento onde é necessário que uma pessoa analise, indentifique e catalogue os objetos e atividades que cada fonte multimídia possui, para então indexá-la. Uma imagem normalmente é armazenada como um conjunto valores de pixel ou célula, ou de forma compacta para economizar espaço. Cada imagem pode ser representada por uma grade de células m por n, em que cada uma compreende um valor de pixel que representa seu conteúdo, podendo ser um bit se a imagem for preto e branco, ou múltiplos se for colorida ou em escala de cinza. Para a sua compactação, os padrões como GIF, JPEG ou MPEG utilizam transformadas matemáticas, relacionadas a processamento de sinais, para reduzir o número de células armazenadas, são elas Transformada Discreta de Fourier, Tranformada Discreta de Cossenos e Transformadas Wavelet [4, 5, 7]. Para identificar objetos de interesse em uma imagem, normalmente divide-se ela em segmentos homogêneos que utilizam o predicado de homogeneidade. Ele define condições para agrupar automaticamente, células adjacentes que possuem valores similares. Portanto, a segmentação e a compactação podem identificar as características predominantes da imagem. As fontes de áudio podem ser classificadas como dados de voz, música e outros dados de áudio [5] e são tratadas de formas diferentes. Os dados de áudio devem ser convertidos para o formato digital, antes de processados e armazenados. Por ser uma mídia contínua no tempo, sem características facilmente mensuráveis, como o texto, sua indexação e recuperação é a mais difícil entre os tipos. Para facilitar o processo de indexação, pode ser utilizada a indexação baseada em texto de dados de áudio, que utiliza técnicas de reconhecimento de voz para auxiliar o conteúdo de áudio real. É possível comparar trechos de dados de áudio diferentes, e recuperar suas informações com base no cálculo de determinadas características, tal como a aplicação de transformadas Trabalhos Relacionados No trabalho de [6], foram realizados estudos com amostras de áudio de homens e mulheres normais e com diagnóstico de depressão e alto risco de suicídio, a partir de um banco de dados de voz utilizados por dois médicos. Seu objetivo era investigar as propriedades acústicas da fala como um sintoma psicomotor da depressão e do suicídio, e para testar
8 sua relevância como um parâmetro diferencial para o diagnóstico. O estudo foi separado em duas partes, a primeira analisa características vocais de mulheres depressivas não medicadas e a segunda, a fala de homens depressivos e com alto risco de suicídio. Segundo o autor, a maior fraqueza dessa abordagem, foi não ter controle sobre as especificações técnicas do equipamento de aquisição do áudio, ambiente e procedimentos, devido a qualidade acústica associada com ruídos do ambiente, uso de equipamentos de gravação de baixa qualidade e a utilização de procedimentos não padronizados, pois eram amostras de áudio gravadas durante as consultas, conversas telefônicas entre o paciente e o médico. Foi concluído, que as características vocais do comportamento do formante e o power distribution podem ser utilizadas para distinguir indivíduos que carregam o diagnóstico de depressão e alto risco de suicídio. Em [11], foram analizados discursos para verificar alterações nas características acústicas causadas pela depressão. Pois foi relatado que a fala pode estar relacionada com a condição emocional e mental enquanto o locutor está falando, a qual pode ajudar a prever o nível de gravidade do transtorno, pois ele afeta produção e a mediação dos resultados da fala. O banco de dados utilizado continha gravações de paciente categorizados como depressivos ou normais por um médico que não envolvido no projeto. Elas foram gravadas em mono canal, digitalizadas com a taxa de amostragem de 16kHz e convertidas para 10kHz e editadas para remover a voz do entrevistador, pausas maiores que 0.5 segundos e ruídos de fundo, como espirros e batidas de porta. Os resultados experimentais mostraram que o cálculo das entropias alcançaram efetivamente a separação de classes com altas porcentagens de validações corretas. Sendo a entropia definida como a quantidade média de informação significativa que a fala leva ao ouvinte. A diferença entre a fala livre e a fala automática foi abordada por [3], pois a primeira requer atividades cognitivas, como procurar por uma palavra e planejar o discurso, além da atividade motora da segunda. Foram analisados pacientes idosos, separados em dois grupos, o grupo dos agitados e o dos lentos. Os testes pedidos foram para que contassem de 1 a 10, e depois que contassem de 10 até 1, atividade que demanda mais do processo cognitivo. Para a avaliação da fala livre, os paciente foram envolvidos em uma entrevista, com tópicos de conversação, tal como atividade recentes, programas de TV favoritos, além de relatarem experiências positivas e negativas, durante 5 minutos. A partir dessas atividades, foi concluído que as impressões clínicas são substancialmente relacionadas aos parâmetros acústicos, que as variações temporais refletem o estado depressivo, enquanto as características prosódicas refletem o traço depressivo. Devido a necessidade de ter uma base de dados de distúrbios da voz, de acordo com as condições patológicas de pacientes e características do mandarim, [12] desenvolveu uma que é composta por sustentar uma vogal, palavras, sentenças e poesia. A primeira parte contém as vogais mais utilizadas entre as seis, a segunda dez palavras simples, a terceira duas sentenças de cinco palavras e uma de sete e a última é uma poesia popular antiga. O banco de dados fornece a escala GRBAS 5, que avalia a percepção vocal no nível glótico, para cada amostra, avaliadas por otorrinolaringologistas. Além de informações quanto ao sexo, idade, conclusão do diagnóstico e exemplos padrões para 5 Escala de avaliação vocal perceptiva criada pelo Comitê para Testes de Função Fonatória da Sociedade Japonesa de Logopedia e Foniatria em Disponível em pt.pdf. Acesso em 30 de Março de 2014.
9 comparação entre o mandarim e o inglês. 4. Procedimentos metodológicos/métodos e técnicas Em um primeiro momento, serão verificados quais os teste psicológicos são aplicados durante uma consulta e quais os parâmetros relacionados a fala do paciente são extraídos e analizados por profissionais da área médica para obter o diagnóstico, e como adquirí-los a partir do sinal da voz através das técnicas de processamento digital de sinais. Com esse conhecimento, será estudada a melhor forma para armazenar essas informações no banco de dados. Quais os tipos e tamanhos mais adequados para o objetivo, de modo que não haja perda de qualidade do dado e desperdício de memória, para que não influencie negativamente no diagnóstico automatizado, caso tenha escolhido uma extensão de arquivo de voz que ocupe pouca memória, mas o sinal se torna de baixa qualidade, por exemplo. Além de utilizar o processamento digital de sinais para abranger o maior número de exames psicológicos através dos arquivos de áudio, e recuperar as informações por meio da anamnese. Na fase de desenvolvimento do banco, ele será criado com o auxílio da ferramenta PostgresSQL, devido a sua gratuidade e por ser open source, o que facilita as implementações específicas para o problema PostgresSQL O PostgresSQL 6 é um sistema de banco de dados objeto-relacional open source. Possui mais de quinze anos de desenvolvimento ativo e uma arquitetura comprovada que ganhou uma forte reputação de confiabilidade, integridade de dados e correção. Executa em todos os maiores sistemas operacionais, é totalmente ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade) complacente, apresenta total suporte para chave estrangeira, junção, views, triggers e procedimentos de armazenamento, além de tipos de dados como INTEGER, NUMERIC, BOOLEAN, também suporta o armazenamento de grandes objetos binários, incluindo fotos, sons ou vídeos. 5. Cronograma de Execução Segue o cronograma de execução das etapas desse trabalho, como exemplificada na Tabela 1. Atividades: 1. Revisão bibliográfica; 2. Levantar quais os atributos necessários para aplicar técnicas de processamento de sinais; 3. Levantar quais os atributos necessários para o diagnóstico clínico; 4. Como armazenar os sinais de voz de forma a atender os dois tópicos anteriores; 5. Avaliar quais os melhores tipos dos atributos; 6. Modelagem do banco de dados; 7. Revisão/finalização do projeto; 8. Entrega. 6 Disponível em Acesso em 27 de Março de 2014.
10 abr mai jun jul ago set out nov Atividade 1 X Atividade 2 X Atividade 3 X Atividade 4 X Atividade 5 X X Atividade 6 X X Atividade 7 X Atividade 8 X Tabela 1. Cronograma de Execução 6. Contribuições e/ou Resultados esperados Fornecer um ambiente suficiente para que sejam aplicadas técnicas de diagnóstico automatizado de patologias mentais, de forma a auxiliar e acelerar a decisão do diagnóstico dos médicos, a fim de começar o tratamento o mais breve possível. Além de contribuir para a construção da Base Brasileira de Vozes de Pacientes com Doenças Mentais. 7. Espaço para assinaturas Londrina, 31 de março de Referências Aluno Orientador [1] Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders: DSM-IV. American Psychiatric Association, 4 edition, [2] Abraham Alcaim and Carlos Alexandre dos Santos Oliveira. Fundamentos do processamento de sinais de voz e imagem. Editora Interciência; PUC-Rio, [3] Murray Alpert, Enrique R. Pouget, and Raul R. Silva. Reflections of depression in acoustic measures of the patients speech. Journal of Affective Disorders, 66(1):59 69, [4] Paulo Sergio Ramirez Diniz, Eduardo Antonio Barros da Silva, and Sergio Lima Netto. Processamento digital de sinais projeto e análise de sistemas. Bookman, [5] Ramez Elsmari and Shamkant B Navathe. Sistemas de banco de dados. Pearson Addison Wesley, [6] D.J. France, R.G. Shiavi, S. Silverman, M. Silverman, and D.M. Wilkes. Acoustical properties of speech as indicators of depression and suicidal risk. Biomedical Engineering, IEEE Transactions on, pages , [7] Simon Haykin and Barry Van Veen. Sinais e Sistemas. Bookman, 2001.
11 [8] E. Kraepelin. Manic-depressive insanity and paranoia [9] A. Ozdas, R.G. Shiavi, S.E. Silverman, M.K. Silverman, and D.M. Wilkes. Investigation of vocal jitter and glottal flow spectrum as possible cues for depression and near-term suicidal risk. Biomedical Engineering, IEEE Transactions on, 51(9): , [10] Benjamin J. Sadock and Virginia A. Sadock. Manual de psiquiatria clínica. Artmed, 5 edition, [11] Mohammed Vayada, Vimal Nayak, and Amit Agrawal. Analysis of speech of depressed person. In Sarjan, pages 33 36, [12] Di Wang, Jianping Zhang, Qiang Fu, Ping Yu, Lin Yang, Yonghong Yan, and Ji Feng. An introduction to mandarin disordered voice database. In Audio, Language and Image Processing, ICALIP International Conference on, pages , 2008.
ESTEFÂNIA MAYUMI FUZYI SOLUÇÃO PARA ARMAZENAMENTO DE VOZ PARA O DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS MENTAIS
ESTEFÂNIA MAYUMI FUZYI SOLUÇÃO PARA ARMAZENAMENTO DE VOZ PARA O DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS MENTAIS LONDRINA PR 2014 ESTEFÂNIA MAYUMI FUZYI SOLUÇÃO PARA ARMAZENAMENTO DE VOZ PARA O DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS MENTAIS
Modelagem de banco de dados para diagnóstico de transtornos mentais pela voz
J. Health Inform. 2015 Janeiro-Março; 7(1):23-9 Artigo Original Modelagem de banco de dados para diagnóstico de transtornos mentais pela voz Database modeling for diagnosis mental disorders by voice Modelado