Diseño e implementación de un sistema biomédico para la clasificación de enfermedades cardiopulmonares mediante el análisis de señales acústicas usando Machine Learning

El presente trabajo de investigación se centra en el diseño e implementación de un sistema biomédico para la clasificación de enfermedades cardio pulmonares mediante el análisis de señales acústicas utilizando técnicas avanzadas de machine learning. Este estudio surge de la necesidad de mejorar la precisión en la auscultación cardíaca y pulmonar, especialmente para profesionales de la salud en formación y en etapas tempranas de su carrera. El sistema propuesto busca superar las limitaciones de los métodos tradicionales de diagnóstico, proporcionando una herramienta más precisa y confiable para la detección temprana de afecciones cardio pulmonares. El desarrollo del sistema incluye el procesamiento y análisis de sonidos cardíacos y pulmonares, la extracción de características relevantes y la implementación de algoritmos de machine learning para la clasificación eficaz de las enfermedades. Se emplearon técnicas de procesamiento de señales para mejorar la calidad de los datos acústicos y se seleccionaron modelos de aprendizaje automático adecuados para la tarea de clasificación. El sistema fue probado y validado con un conjunto de datos etiquetados, demostrando su capacidad para identificar con precisión diversas afecciones cardio pulmonares. Los resultados obtenidos indican que el sistema biomédico desarrollado es una herramienta valiosa para mejorar la precisión diagnóstica en la práctica médica. Además, este estudio contribuye significativamente al campo de la ingeniería biomédica y la medicina, abriendo nuevas vías para la investigación y el desarrollo de tecnologías de diagnóstico avanzadas. La implementación de este sistema tiene el potencial de mejorar la calidad de la atención médica y de apoyar la formación de profesionales de la salud en la interpretación precisa de sonidos cardíacos y pulmonares.

• Hovedforfatter: Yánez Pazmiño, Augusto Alexander (author)
• Andre forfattere: Pino Cruz, Julio Francisco (author)
• Format: bachelorThesis
• Sprog: spa
• Udgivet: 2024
• Fag: MACHINE LEARNING; PYTHON; MEMORY; LONG SHORT-TER; TRANSFORMADA DE FOURIER; DISCRETE COSINE TRANSFORM
• Online adgang: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/27848