Clasificación de los sonidos cardíacos usando ondículas y redes neuronales
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- Article
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The auscultation of cardiac sounds is a clinical examination that allows to determine if a patient should be referred to a specialist. The phonocardiogram (PCG) corresponds to the recording of these sounds. The objective of this work is the evaluation of the combination of two of the proposed algorithms during PhysioNet 2016 challenge, the first is based on wavelets and the second on a neural convolutional network to evaluate the performance in the classification of cardiac sounds (normal/abnormal). The results show a better balance between specificity and sensitivity with respect to the wavelet method, although its performance is inferior to the method based on neural networks. The proposed method has a lower computational cost.
La auscultación de los sonidos cardíacos es un examen clínico que permite determinar si un paciente debe ser referido a un especialista. El fonocardiograma (PCG), por sus siglas en inglés, corresponde al registro de estos sonidos. El objetivo de este trabajo es la evaluación de un esquema fundamentado en dos algoritmos propuestos durante el desafío PhysioNet 2016, el primero basado en ondículas y el segundo en una red neuronal convolucional (RNC), para evaluar el desempeño en la clasificación de los sonidos cardíacos (normal/anormal). Los resultados obtenidos muestran un mejor equilibrio entre especificidad y sensibilidad con respecto al método de las ondículas, aunque su desempeño es inferior al método basado en RNC. El método propuesto tiene un menor costo computacional.
- Publication Year
- 2017
- Language
- spa
- Topic
- Repository
- Revista Universidad de Cuenca
- Rights
- openAccess
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