Banca de QUALIFICAÇÃO: DANIEL DA SILVA FARIAS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DANIEL DA SILVA FARIAS
DATA: 31/08/2023
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de aula do PPGBiotec
TÍTULO: AFASIA NITLAB: SISTEMA DE DETECÇÃO DE AFASIA POR MEIO DE ANÁLISE DE ÁUDIO
PALAVRAS-CHAVES: Afasia, Inteligência artificial, Aprendizado de máquina, auxílio ao diagnóstico
PÁGINAS: 65
GRANDE ÁREA: Outra(s)
ÁREA: Multidisciplinar
RESUMO:

O avanço dos algoritmos de aprendizado de máquina tem sido promissor no auxílio diagnóstico e classificação de doenças, incluindo a afasia, um distúrbio de articulação e/ou compreensão da linguagem causado por uma lesão em uma ou mais áreas cerebrais responsáveis pela linguagem. Entretanto, os modelos de classificação estão mais voltados para utilização de imagens de tomografia computadorizada e ressonância magnética. Tais recursos são invasivos e de custo elevado. Dessa forma, este trabalho tem por objetivo produzir uma aplicação de auxílio diagnóstico da afasia que faz uso de gravação de som e análise de características de acústicas de pacientes afásicos e não afásicos em diferentes idiomas. Para isso, dados em 6 idiomas (português, inglês, francês, mandarim, espanhol e italiano) foram utilizados para treinar algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. A partir da análise dos desempenhos de modelos de aprendizado de máquina foi constatado que uma arquitetura de rede neural convolucional treinada com dados de médias de coeficientes Mel-Cepstrais obteve os melhores resultados dentre as opções avaliadas.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 015.753.933-44 - ARIEL SOARES TELES - IFMA
Presidente - 2092495 - SILMAR SILVA TEIXEIRA
Externo à Instituição - THIAGO ALVES ELIAS DA SILVA - IFPI