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Título: Clasificación de sonidos respiratorios adventicios a través del histograma de gradientes orientados
Autor: Pacheco Torres, Luis E.
Data: 2024-01-12
Editora: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Mexicali
Descrição: Las enfermedades respiratorias representan una de las principales causas de muerte en el mundo. En 2019, de acuerdo con informes de la Organización Mundial de la Salud, aproximadamente 7.7 millones de personas murieron como consecuencia de estas enfermedades. Medidas como la prevención, el diagnóstico oportuno y el tratamiento efectivo son factores clave para reducir tanto la propagación de enfermedades como su impacto negativo en la sociedad. Entre las principales herramientas de los especialistas de la salud, para evaluar la condición del sistema respiratorio, se encuentra la auscultación. Este procedimiento le permite a los médicos escuchar los sonidos internos del cuerpo humano, con el fin de identificar diversas afecciones. Los sonidos respiratorios, en especial los sonidos respiratorios adventicios, contienen información vital acerca del estado de salud de los pulmones, vías respiratorias u otros órganos afines al sistema respiratorio. De manera que, son una pieza más para llegar al correcto diagnóstico. Sin embargo, la auscultación es un procedimiento subjetivo que depende en gran medida de la interpretación del médico. En este documento, se desarrolla un sistema computacional, utilizando el histograma de gradientes orientados junto a algoritmos de aprendizaje de máquina, para clasificar sonidos respiratorios; en especial, sonidos respiratorios adventicios. Para ello, se empleó el marco de trabajo descrito por la base de datos ICBHI17. En donde, nuestro sistema alcanzó como resultado: 55.07 % AC, 34.37 % BA, 51.52 % AS, 75.87 % SP y 27.18 % SE; mostrando consistencia con el estado del arte.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
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