Classifica??o de patologias lar?ngeas baseada em gr?ficos de recorr?ncia e redes neurais convolucionais - Barros, Luana Rodrigues (2025)
A laringe ? uma das principais estruturas do sistema fonat?rio humano e pode ser afetada por patologias que ocasionam altera??es nas caracter?sticas intr?nsecas da voz do locutor. Com isso, a an?lise ac?stica tem se destacado como uma ferramenta na detec??o de patologias lar?ngeas. Nesse contexto, os sinais de voz podem ser modelados como gr?ficos de recorr?ncia (RPs), que permitem a an?lise de recorr?ncias em forma de matrizes bidimensionais. Contudo, at? o presente momento apenas RPs bin?rios foram aplicados com essa finalidade. Este estudo apresenta sinais de vozes saud?veis e patol?gicas modelados como quatro tipos de RPs: RP bin?rio, RP sem limiar (URP - Unthresholded Recurrence Plot), o ReLU-RP (Rectified Linear Unit based Recurrence Plot) e o RP do espectro da frequ?ncia (FFT-RP - Fast Fourier Transform Recurrence Plot). Foi definida uma rede neural convolucional (CNN - Convolutional Neural Network) para realizar a classifica??o individual dos quatro tipos de RPs. Foi utilizado o m?todo de cross-validation (k = 4) para treinamento e avalia??o de desempenho das CNNs. Os melhores resultados de classifica??o do sinal de ?udio completo foram obtidos para o gr?fico de recorr?ncia do tipo ReLU-RP (? = 0, 3), considerando m?tricas de acur?cia, precis?o, sensibilidade, especificidade e F1-score.