Published

2009-09-01

Biosignal data preprocessing: a voice pathology detection application

Preproceso de datos en bioseñales: una aplicación en detección de patologías de voz

DOI:

https://doi.org/10.15446/ing.investig.v29n3.15189

Keywords:

preprocessing, outlier, normality, Box-Cox, pattern recognition, classification, voice pathology (en)
preproceso, datos atípicos, normalidad, Box-Cox, reconocimiento de patrones, clasificación, patologías de voz (es)

Authors

  • Genaro Daza Santacoloma Universidad Nacional de Colombia
  • Julio Fernando Suárez Cifuentes Universidad Nacional de Colombia
  • Germán Castellanos Domínguez Universidad Nacional de Colombia

A methodology for biosignal data preprocessing is presented. Experiments were mainly carried out with voice signals for automatically detecting pathologies. The proposed methodology was structured on 3 elements: outlier detection, normality verification and distribution transformation. It improved classification performance if basic assumptions about data structure were met. This entailed a more accurate detection of voice pathologies and it reduced the computational complexity of classification algorithms. Classification performance improved by 15%.

Se presenta una metodología para el preproceso de características generadas a partir de registros electrónicos de bioseñales, particularmente se experimenta con señales de voz en la detección automática de patologías. La metodología de proceso propuesta se limita a tres fases: detección de datos atípicos, verificación de normalidad y transformación de distribuciones. La metodología conlleva al mejoramiento en la detección de las patologías de voz, además de reducir la complejidad computacional de los algoritmos de clasificación. El desempeño del clasificador indica un aumento superior a 15 puntos porcentuales en la detección de disfonías al emplear la metodología.

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How to Cite

Biosignal data preprocessing: a voice pathology detection application. (2009). Ingeniería E Investigación, 29(3), 92-96. https://doi.org/10.15446/ing.investig.v29n3.15189

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