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Thesis
Análisis de grupo y clasificación automática de patologías utilizando distribución empírica de las cuerdas vocales

dc.contributor.advisorZañartu Salas, Matías (Profesor Guía)
dc.contributor.advisorAlzamendi, Gabriel (Profesor Correferente)
dc.contributor.authorBórquez Gaete, José Ignacio
dc.contributor.departmentUniversidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Electrónicaes_CL
dc.coverage.spatialCasa Central Valparaísoes_CL
dc.creatorBórquez Gaete, José Ignacio
dc.date.accessioned2024-10-30T05:31:31Z
dc.date.available2024-10-30T05:31:31Z
dc.date.issued2022-10
dc.description.abstractEn el ámbito de la fonoaudilogía, es común la utilización de cámaras endoscópicas para los diagnósticos de patologías a las cuerdas vocales. El uso de cámaras de alta velocidad ha ido en aumento en los últimos años, tanto en un contexto clínico, como de investigación, por la cantidad de beneficios que presenta para su análisis. Sin embargo, debido a la gran cantidad de datos generados por estas cámaras, es que se utilizan técnicas para resumir la información obtenida, conocidas como Facilitative Playbacks. Si bien las técnicas comunes logran resumir la información de manera efectiva para pacientes individuales, presentan complicaciones al momento de intentar realizar análisis de grupo por patología, debido a su naturaleza de dependencia temporal, por lo que factores como la velocidad de fotogramas y frecuencia fundamental del paciente, afectan la visualización de la imagen resultante. En esta memoria se utilizó el método Empirical Distribution of Glottal Edge (EDGE), el cual no presenta esta problemática, ya que se basa en presentar el movimiento de las cuerdas vocales como una distribución de probabilidad, además de analizar la información de asimetrías entre ambas cuerdas. Utilizando este método, se realizó un análisis de grupo por patología, donde se caracte rizaron las distribuciones empíricas promedio, y las asimetrías de amplitud y fase promedio de 3 patologías (Nódulos, MTD y Parálisis, más los casos de Control). Los resultados presen tan suficiente significancia estadística como para ser considerados representativos . Además, se estudió el uso de distintos clasificadores basados en Support Vector Machines, los cuales buscan poder identificar la patología de paciente nuevo, basándose en la distribución de probabilidad de sus cuerdas vocales, en conjunto con la información de asimetría.es_CL
dc.description.degreeINGENIERO CIVIL ELECTRÓNICOes_CL
dc.description.programDEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA. INGENIERÍA CIVIL ELECTRÓNICAes_CL
dc.identifier.barcode19435276KUTFSMes_CL
dc.identifier.urihttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/56681
dc.rights.accessRightsB - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)
dc.subjectFACILITATIVE-PLAYBACKSes_CL
dc.subjectVIDEO DE ALTA VELOCIDADes_CL
dc.subjectVIDEOENDOSCOPIAes_CL
dc.titleAnálisis de grupo y clasificación automática de patologías utilizando distribución empírica de las cuerdas vocaleses_CL
dc.typeTesis de Pregrado
dspace.entity.typeTesis

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