Abstract:
Tema centrală a activităţii de cercetare a fost reprezentată de analiza plânsului nou-născuţilor în vederea extragerii de informaţie utilă pentru diagnosticul medical. Plânsul nou-născutului reprezintă unul din puţinii indicatori care pot fi obţinuţi pe cale non-invazivă, iar analiza acestuia ca semnal purtător de informaţie prin metode inginereşti este încă în fază incipientă, neexistând la momentul actual în spitale o instrumentaţie specializată de analiză a lui. În cadrul activităţii de cercetare a fost dezvoltată o pentru achiziţia şi prelucrarea semnalului din plânsul nou-născuţilor, denumită Neonat. Acest instrument software este tratat ca bloc decizional în cadrul unui sistem de analiză a plânsului care primeşte la intrarea sa semnalul de plâns, producând la ieşire, pe baza unor funcţii interne ce vizează o achiziţie configurabilă, valori reprezentabile ale spectrului de frecvenţă şi ale amplitudinii vocale. După primele utilizări ale aplicaţiei în mediul de spital de către cadrele medicale a rezultat şi un protocol de lucru generat de problemele întâmpinate şi soluţionările acestora. După colectarea datelor cu aplicaţia Neonat s-a realizat un studiu de Data Mining în vederea clasificării plânsului nou-născuţilor grupaţi în funcţie de anumite afecţiunile diagnosticate. Utilizând mediu Weka, s-a reuşit clasificarea, folosind algoritmi din clasa arborilor de decizie, a nou-născuţilor sănătoşi de alte trei grupuri patologii similare. În ultima parte a cercetării au fost studiate elemente consitutive ale plânsului, referite ca şi „cuvinte”. Studiul a vizat două direcţii: pe de o parte evoluţia parametrului de saturaţie la nivel cerebral (la recoltarea de probe sangvine) şi corelarea acestuia cu parametrii din plâns (frecvenţa dominantă) şi pe de altă parte evidenţierea în mod grafic a suferinţei neurologice, prin aplicarea transformatei wavelet discrete pe cuvintele extrase din plâns.
