Clasificación automática de los sonidos del corazón utilizando una red neuronal profunda.
La clasificación automática de patologías cardiacas utilizando grabaciones de sonidos del corazón ha sido utilizada desde los últimos 50 años, sin embargo, aun presenta desafíos. Estudios de esta índole presentan deficiencias especialmente en el momento de seleccionar correctamente los resultados,...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Trabajo recepcional licenciatura |
| Lenguaje: | spa |
| Publicado: |
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
2019
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.11961/5032 |
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| Sumario: | La clasificación automática de patologías cardiacas utilizando grabaciones de sonidos del corazón ha sido utilizada desde los últimos 50 años, sin embargo, aun presenta desafíos. Estudios de esta índole presentan deficiencias especialmente en el momento de seleccionar correctamente los resultados, en solo utilizar muestras con parámetros específicos, etc. [1]. Este año, la plataforma virtual de Physionet lanzó su desafío anual a los investigadores del mundo, invitándolos a desarrollar algoritmos para la clasificación automática de sonidos cardiacos. El presente trabajo nace a partir de esta convocatoria, teniendo como objetivo realizar un proyecto de calidad apoyándose con los lineamientos estipulados dentro del desafío y utilizando los recursos y bases de datos provistos en la plataforma. |
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