Diagnóstico automatizado de auscultación pulmonar pediátrica

Autores
López Pérez, Jorge I.; Taire, Damián L.; Delrieux, Claudio
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En este trabajo se investiga la implementación de redes neuronales profundas en la clasificación de sonidos respiratorios, una tarea determinante para el diagnóstico de enfermedades pulmonares. Para esta labor, se emplea la arquitectura VGG-16, reconocida por su eficacia en la clasificación de imágenes, la cual ha sido adaptada para procesar datos de audio. Se realizaro la recopilación y preprocesamiento del conjunto de datos de sonidos respiratorios, utilizando coeficientes cepstrales de frecuencia de Mel (MFCC´s) como entrada de la red. Los resultados obtenidos revelan un rendimiento significativo, con una precisión del 78% en la clasificación de sonidos respiratorios. Este resultado resalta el potencial de las redes neuronales convolucionales pre entrenadas en el campo mé- dico. Sin embargo, persisten desafíos por superar, como la necesidad de conjuntos de datos más amplios y una comprensión más profunda de los resultados para su implementación clínica efectiva.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
Redes neuronales profundas
Sonidos respiratorios
Arquitectura VGG-16
Coeficientes cepstrales en frecuencia de Mel (MFCC´s)
Diagnóstico de patologías respiratorias
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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