Diagnóstico automatizado de auscultación pulmonar pediátrica
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 imáge...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177125 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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. |
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