EXTRAÇÃO DE CARACTERÍSTICAS VISUAIS A PARTIR DO ESPECTROGRAMA SONORO PARA A TAREFA DE UROFLUXOMETRIA SONORA

INTRODUÇÃO: Neste trabalho são investigadas técnicas relacionadas a urofluxometria sonora. OBJETIVOS: O objetivo é investigar o uso de diferentes técnicas de extração de características cruciais para realizar a análise de possíveis anomalias no fluxo urinário masculino. MATERIAIS E MÉTODO: Inicialmente, foram investigadas diferentes técnicas de extração de características para retirar os dados dos áudios recebidos de pacientes voluntários que realizaram o exame real de urofluxometria sonora, para a geração dos espectrogramas visando encontrar a melhor abordagem para representar adequadamente as informações contidas no fluxo urinário. Em seguida, foi desenvolvido um algoritmo específico para gerar o espectrograma a partir do áudio do fluxo urinário, utilizando os dados do espectrograma foram criados dois arquivos de dados para utilizar na classificação. RESULTADOS: Esta análise comparativa entre os classificadores permitiu identificar quais deles foram mais adequados para a detecção de anomalias no fluxo urinário e determinar a acurácia alcançada por cada um. CONSIDERAÇÕES FINAIS: Além disso foram testados diferentes classificadores visando encontrar aquele com a melhor predição.

PALAVRAS-CHAVE: Urofluxometria; Patologias do trato urinário; Inteligência Artificial; Aprendizagem de máquina.