B. García, J. Vicente, I. Ruiz, A. Méndez, A. Pérez y M. MendezonaLa voz esofágica

Evaluación objetiva en procesos de diagnóstico, rehabilitación y aprendizaje

Actualmente, los avances científicos en la ingeniería biomédica han evolucionado enormemente. La aplicación de las nuevas tecnologías se hace imprescindible para mejorar las técnicas de diagnóstico, tratamiento y rehabilitación de determinadas

patologías médicas. El colectivo que nos ocupa consta de personas que, tras haber sufrido un cáncer de laringe, les han extirpado las cuerdas vocales y no pueden hablar con voz

laringada y tienen que aprender a hablar con la llamada voz esofágica.

El grupo PAS está formado por: Begoña García Zapirain, Javier Vicente, Ibon Ruiz, Amaia Méndez, Agustín Pérez Izquierdo, Mikel Mendezona, en él hay Doctores en Ingeniería y Medicina, Ingenieros de Telecomunicaciones e Ingeniero en Electrónica. La mayoría de ellos pertenecen al grupo de eVIDA de la UD en los que han realizado varios proyectos relacionados con el área de la Ingeniería Biomédica y concretamente con el procesado digital de voces esofágicas y patológicas y de imágenes médicas.

Otros títulos de la Serie IngenieríaNuevas tendencias en inteligencia artificial,Autores varios.

Sistema eragileen diseinua,J. González, M.ª J. Gil y V. Fernández.

Manuel de VHDL: Síntesis lógica para PLDs(2.ª edición, revisada y ampliada),Javier García Zubía.

Boole-Deusto v 2.1. Entorno de diseño lógico(edición digitalizada),Javier García, Jesús Sanz y Borja Sotomayor.

Advances on remote laboratories and e-learning experiences, Luís Gomes and Javier García Zubía (eds.)

Ejercicios básicos de sistemas digitales (4.ª edición),Javier García Zubía.

B. García, J. Vicente, I. Ruiz, A. Méndez, A. Pérez y M. Mendezona

La voz esofágicaEvaluación objetiva en procesos de

diagnóstico, rehabilitación y aprendizaje

La vo

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Publicaciones

DeustoPublicacionesUniversidad de Deusto

Deusto

ISBN

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La voz esofágica

La voz esofágica Evaluación objetiva en procesos de diagnóstico,

rehabilitación y aprendizaje

Begoña García Zapirain Javier Vicente

Ibon Ruiz Amaia Méndez

Agustín Pérez Izquierdo Mikel Mendezona

2008 Universidad de Deusto

Bilbao

Serie Ingeniería, vol. 7

Cualquier forma de reproducción, distribución, comunicación pública o transformación de esta obra sólo puede ser realizada con la autorización de sus titulares, salvo excepción prevista por la ley. Diríjase a CEDRO (Centro Español de Derechos Reprográficos, www.cedro.org) si necesita fotocopiar o esca­near algún fragmento de esta obra.

© Publicaciones de la Universidad de Deusto Apartado 1 - 48080 Bilbao e-mail: publicaciones@deusto.es

ISBN: 978-84-9830-812-9

Índice

Capítulo 1. Orígenes de la investigación 11

1. Orígenes y evolución 11

Capítulo 2. Introducción a las patologías de la voz 19

1. Exploración de la voz 26 2. Anamnesis médica y vocal en la valoración de disfonía 27

2.1. Análisis perceptual de la voz 27 2.2. Exploración aerodinámica 29

3. Análisis acústico vocal (AAV) 29 4. Parámetros del análisis vocal 30

4.1. Frecuencia fundamental (F0) 30 4.2. Jitter y shimmer 30

5. Laringoestroboscopia 31 6. Evolución de la voz 34 7. Nomenclatura y clasificación de las disfonías 37 8. Disfonía funcional 39

8.1. Síntomas y signos de la disfonía funcional 41

9. Disfonías orgánicas de base funcional 41 10. Clínica 44 11. Diagnóstico 45 12. Quiste epidérmico intracordal 47 13. El cáncer de laringe 53

13.1. Etiopatogenia y factores de riesgo 53 13.2. Lesiones precancerosas 53

© Universidad de Deusto - ISBN 978-84-9830-812-9

13.3. Tumores malignos de la laringe 54 13.4. Historia clínica 54 13.5. Exploración 55 13.6. Diagnóstico por la imagen 56 13.7. Tratamiento 56 13.8. Cuidados del paciente laringectomizado 57

Capítulo 3. Estado del arte 59

1. Estado del arte técnico 59

1.1. Octave 60 1.2. Java 61 1.3. Diseñar un algoritmo 62

1.3.1. Estructura de «joPAS» 64 1.3.2. Planes de futuro 66 1.3.3. Alternativas 67 1.3.4. Conclusión 68

2. Referencias 68

Capítulo 4. Software libre 69

1. Medida de la voz 69

1.1. Algoritmo Óptimo para la determinación de los ciclos de voz. . 73

1.2. Referencias 79

2. Manual de usuario 80

2.1. Instalación 80 2.2. Modo de empleo 80 2.3. Ejemplo 84

Capítulo 5. Conclusiones 93

1. Conclusiones y líneas futuras 93

Capítulo 6. Anexos 95

1. Anexo 1 95

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8

Índice de figuras y tablas

Figura 1. Miembro de la Asociación Vizcaína de Laringectomizados . . . . 12 Figura 2. Distribución de las vértebras 20 Figura 3. Cartílagos de la laringe 20 Figura 4. Cartílagos laringe visión posterior 21 Figura 5. Visión anatómica musculatura laríngea 24 Figura 6. Producción de la voz 26 Figura 7. Respiración y fonación 26 Figura 8. ORL con el laringoscopio 31 Figura 9. Efecto del movimiento rápido. . 32 Figura 10. Nódulos 44 Figura 11. Pólipos 44 Figura 12. Edema de Reinke 45 Figura 13. Cuerda vocal 46 Figura 14. Patologías 47 Figura 15. Fatiga vocal 48 Figura 16. Recuperación del movimiento de las cuerdas vocales 49 Figura 17. Cirugía de la cuerda vocal 50 Figura 18. Vergeture 51 Figura 19. Microsinequias 52 Figura 20. Organigrama de la metodología de diseño utilizando joPAS . . . 63 Figura 21. Código de ejemplo de uso de «joPAS» 64 Figura 22. Interface de usuario de la aplicación 65 Figura 23. Sentencias de Octave 65 Figura 24. Código Java del método del botón del GUI 67 Figura 25. Diagrama de Bloques del Algoritmo 74 Figura 26. Detalle del Bloque «Algoritmo básico» 75 Figura 27. Pantalla de Bienvenida 80 Figura 28. Pantalla Principal 81

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Figura 29. Ejemplo de Vocaligrama 82 Figura 30. Ejemplo de oscilograma con la opción de «Show Pitch» activada 83 Figura 31. Ejemplo de Espectrograma de Banda Ancha 84 Figura 32. Diálogo de Selección de Fichero 84 Figura 33. Resultados de «sana.wav» 85 Figura 34. Detalle de las marcas de pitch 86 Figura 35. Vocaligrama de «sana.wav» 87 Figura 36. Detalle de la aplicación con ambos espectrogramas calculados. . 88 Figura 37. Cuadro de diálogo para guardar los resultados 89 Figura 38. Búsqueda de las personas cuyo nombre empieza por «w» 89 Figura 39. Mensaje informativo al guardar los resultados 90 Figura 40. Mensaje informativo al tratarse de la primera sesión 90 Figura 41. Evolución de los resultados por sesiones 91 Figura 42. Mensaje informativo sobre la evolución desde la última sesión. . 92

* * *

Tabla 1. Correspondencia terminológica de la escala GRBAS 28 Tabla 2. Definiciones matemáticas del jitter 71 Tabla 3. Definiciones matemáticas del shimmer 72

10

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Capítulo 6

Anexos

1. Anexo 1

Estas son las referencias que se pueden consultar sobre grupos de in­vestigación activos que trabajan en procesado digital de la voz y, haciendo especial énfasis en voces patológicas:

[1] DAVIS, S . B., «Acoustic Characteristics of Normal and Pathological Voices». Speech and Language: Advances in Basic Research and Practice, Vol. 1, pp. 271-335, 1979.

[2] GAVIDIA-CEBALLOS, L. ; HANSEN, J.H.L.; RISKI, J.E., «A non-invasive speech processing method for analysis of vocal fold cancer based on an iterative E M algorithm». Engineering in Medicine and Biology Society, 1994. Engi-neering Advances: New Opportunities for Biomedical Engineers. Pro-ceedings of the 16th Annual International Conference of the IEEE. Volume, Issue, 1994 Page(s):1308-1309 vol. 2.

[3] JAVKIN, H.; GALLER, M. ; NIEDZIELSKI, N. , «Enhancement of esophageal speech by injection noise rejection». ICASSP 97: international conference on acoustics, speech, and signal processing. (Munich, April 21-24, 1997. Volume II , Speech processing).

[4] MATSUI, K. ; HARA, N. , «Enhancement of esophageal speech using form-ant synthesis». Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1999. ICASSP apos; 99. Proceedings, 1999 IEEE International Conference on Volume 1, Issue, 15-19 Mar 1999 Page(s):81-84 vol. 1.

[5] ADNENE, C.; LAMIA, B.; MOUNIR, M. , «Analysis of pathological voices by speech processing». Signal Processing and Its Applications, 2003. Pro-ceedings. Seventh International Symposium on Volume 1, Issue, 1-4 July 2003 Page(s): 365-367 vol. 1.

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[6] MANTILLA, A. ; PÉREZ-MEANA, H.; MATA , D. ; ANGELES, C.; ALVARADO, J.; CABRERA, L., «Analysis and Recognition of Voiced Segments of Esopha-geal Speech». Electronics, Robotics and Automotive Mechanics Conference, 2006. Volume 2, Issue, Sept. 2006 Page(s):236-244.

[7] BONADA, Jordi; LOSCOS, Alex, «Esophageal Voice Enhancement by Modeling Radiated Pulses in Frequency Domain». AES Convention. October 2006.

[8] GODINO-LLORENTE, J.I., GOMES-VILDA, P. and BLANCO-VELASCO, M. , «Di-mensionality Reduction of a Pathological Voice Quality Assessment System Based on Gaussian Mixture Models and Short-Term Cepstral Parameters». IEEE Trans. on Biomedical Engineering, Vol. 53, No. 10, pp. 1943-1953, Oc-tober, 2006.

[9] MURPHY, P.J. and AKANDE, O.O., «Noise Estimation in Voice Signals Using Short-term Cepstral». Journal of the Acoustical Society of America, pp. 1679-1690, Vol. 121, No. 3, March, 2007.

[10] GODINO-LLORENTE, Juan Ignacio; OSMA-RUIZ, Víctor; SÁENZ-LECHÓN, Ni co-lás; COBETA-MARCO, Ignacio; GONZÁLEZ-HERRANZ, Ramón; RAMÍREZ-CALVO, Carlos, «Acoustic analysis of voice using WPCVox: a comparative study with Multi Dimensional Voice Program». European archives of oto-rhino-laryn-gology: official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngo-logical Societies (EUFOS): affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery 2008;265(4):465-76.

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B. García, J. Vicente, I. Ruiz, A. Méndez, A. Pérez y M. MendezonaLa voz esofágica

Evaluación objetiva en procesos de diagnóstico, rehabilitación y aprendizaje

Actualmente, los avances científicos en la ingeniería biomédica han evolucionado enormemente. La aplicación de las nuevas tecnologías se hace imprescindible para mejorar las técnicas de diagnóstico, tratamiento y rehabilitación de determinadas

patologías médicas. El colectivo que nos ocupa consta de personas que, tras haber sufrido un cáncer de laringe, les han extirpado las cuerdas vocales y no pueden hablar con voz

laringada y tienen que aprender a hablar con la llamada voz esofágica.

El grupo PAS está formado por: Begoña García Zapirain, Javier Vicente, Ibon Ruiz, Amaia Méndez, Agustín Pérez Izquierdo, Mikel Mendezona, en él hay Doctores en Ingeniería y Medicina, Ingenieros de Telecomunicaciones e Ingeniero en Electrónica. La mayoría de ellos pertenecen al grupo de eVIDA de la UD en los que han realizado varios proyectos relacionados con el área de la Ingeniería Biomédica y concretamente con el procesado digital de voces esofágicas y patológicas y de imágenes médicas.

Otros títulos de la Serie IngenieríaNuevas tendencias en inteligencia artificial,Autores varios.

Sistema eragileen diseinua,J. González, M.ª J. Gil y V. Fernández.

Manuel de VHDL: Síntesis lógica para PLDs(2.ª edición, revisada y ampliada),Javier García Zubía.

Boole-Deusto v 2.1. Entorno de diseño lógico(edición digitalizada),Javier García, Jesús Sanz y Borja Sotomayor.

Advances on remote laboratories and e-learning experiences, Luís Gomes and Javier García Zubía (eds.)

Ejercicios básicos de sistemas digitales (4.ª edición),Javier García Zubía.

B. García, J. Vicente, I. Ruiz, A. Méndez, A. Pérez y M. Mendezona

La voz esofágicaEvaluación objetiva en procesos de

diagnóstico, rehabilitación y aprendizaje

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