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Segunda, 19 Outubro 2020 09:47

Um estudo desenvolvido no Departamento de Computação da Universidade Federal do Ceará propõe um método aprimorado para diagnóstico de doença de Huntington: utilizando sistemas de computador, a ideia é identificar a presença da doença a partir da voz dos pacientes.

A pesquisa é feita em parceria com pesquisadores da Polônia e da Lituânia e com o Laboratório de Processamento de Imagens e Simulação Computacional (LAPISCO), do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE).

Também chamada de coreia de Huntington, a doença é degenerativa e ataca o sistema nervoso central, caracterizando-se pela morte de células no cérebro, o que afeta funções motoras, cognitivas e psiquiátricas do paciente e prejudica movimentos, pensamentos, autocontrole e capacidade de memória, de modo similar ao Alzheimer.

Além disso, são percebidas dificuldades de fala, por conta de movimentos involuntários e alterações na voz relacionadas à coreia, partindo daí a premissa da pesquisa, publicada pela International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), conferência com conceito Qualis A1.

O estudo sugere uma alternativa mais barata que os métodos tradicionais de diagnóstico por imagem, por permitir o uso de equipamentos mais simples, como um gravador de voz.

Para fazer as análises, os pesquisadores trabalharam com 11 pacientes de Huntington e 13 pessoas saudáveis, todos da Lituânia, que fizeram a leitura de poemas de origem lituana, do poeta Maironis. Ao todo, foram avaliadas 186 gravações (120 de pacientes e 66 de pessoas saudáveis), resultando em uma taxa de até 99% de precisão no diagnóstico.

Para fazer a análise, os pesquisadores consideram diversas características da fala dos participantes, como energia, intensidade e volume, além de coeficientes e qualidades das frequências sonoras, entre outros aspectos. "Analisando por meio de técnicas computacionais, a diferença das vozes dos pacientes saudáveis e com a doença é mostrada justamente na variação dessas características", diz Matheus Guimarães, graduando em Ciência da Computação na UFC e autor principal do estudo.

"Ouvindo os áudios sem auxílio de computadores, mesmo em outro idioma, é possível notar uma dificuldade de fala, com a voz soando às vezes 'arrastada', sendo perceptível a dificuldade de pronunciar algumas palavras", explica.

A taxa de precisão da leitura das vozes depende do método de classificação usado, combinando diferentes programas extratores e classificadores. "Para determinar os melhores resultados, nós procuramos o melhor método de extração de características dos áudios, junto com o melhor método de classificação dessas características por meio de aprendizagem de máquina", aponta Matheus.

O orientador do trabalho, Prof. Pedro Rebouças Filho, ressalta o impacto positivo que a pesquisa pode ter para estudos sobre a coreia. "A busca de alternativas para identificação e acompanhamento de doenças crônicas é sempre relevante, visto que possibilita, a longo prazo, o auxílio no diagnóstico de doenças não tão simples de serem diagnosticadas, como o caso da doença de Huntington e doença de Parkinson", justifica.

"Os resultados já obtidos nessa pesquisa e em outras similares já são representativos, e a expectativa é que ao longo do tempo ainda conseguiremos novos avanços a curto e médio prazo", acredita o pesquisador e professor do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Teleinformática (PPGETI) da UFC e coordenador do LAPISCO.

SAIBA MAIS – Participam da pesquisa: Matheus Guimarães e Marcos Falcão y Martin, graduandos em Ciência da Computação na UFC; Aldísio Medeiros e Jefferson Almeida, doutorandos em Engenharia de Telecomunicações na UFC e membros do LAPISCO; Robertas Damaševičius, pesquisador na Silesian University of Technology (Polônia); Rytis Maskeliūnas, pesquisador na Kaunas University of Technology (Lituânia); César Lincoln Mattos, professor no Departamento de Computação da UFC; e Pedro Rebouças Filho, professor do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Teleinformática (PPGETI) da UFC e coordenador do LAPISCO.

Acesse a íntegra da pesquisa (em inglês), publicada na IJCNN.

Fontes: Matheus Guimarães, graduando em Ciência da Computação – e-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.; Prof. Pedro Rebouças Filho – e-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.