Evaluación del rendimiento de sistemas inteligentes basados en aprendizaje automático y aprendizaje profundo para la detección del asma en una señal audible de tos

Abstract:

La inteligencia artificial en las últimas décadas ha tenido un gran avance, se utiliza en varios campos, uno de ellos es la medicina, la cual permite la detección temprana de enfermedades. La tos es un sonido sonoro que se origina por varios factores en los cuales se encuentra incluido el asma, hasta el momento el análisis de la tos como inicios de alguna enfermedad grave tiene una limitante, ya que se detecta con herramientas de medición antiguas e incómodas para los usuarios. Con respecto a las neuronas artificiales son semejantes a las neuronas cerebrales de las personas, se interconectan entre ellas para realizar diferentes procesos, reciben desde el exterior información o a su vez de otras neuronas, tienen la capacidad de aprender y en base a este realizan variedades de aplicaciones de aprendizaje automático, como la clasificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la pbkp_redicción de series de tiempo. En el siguiente trabajo de titulación se busca analizar las diferentes neuronas tales como la neurona base que es la que pertenece al aprendizaje automático y la neurona convolucional del aprendizaje profundo, se determinara cuál de las dos neuronas tiene mejor rendimiento para la detección temprana de tos con asma. Para realizar este procedimiento se tiene los audios audibles de tos de la base de datos concedida por la Universidad de Cambridge, se realiza un acondicionamiento de la señal de tos y se aplica a las diferentes neuronas.

Año de publicación:

2023

Keywords:

• APRENDIZAJE PROFUNDO
• Medicina
• Inteligencia Artificial
• TELEMÁTICA

Fuente:

rraae