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ISSN 1684-1859 (Impreso)

2022, Número 1

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Revista Cubana de Informática Médica 2022; 14 (1)


Cómo clasificar llanto del recién nacido mediante una red neuronal supervisada

Escobedo BDI, Benitez LGJ, Cano OSD, Capdevila BL, Delgado GGM

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 46
Paginas:
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RESUMEN

El llanto es una vía de comunicación del recién nacido con el medio circundante. Investigaciones acerca del llanto infantil han correlacionado características acústicas de éste con patologías, demostrándose que el llanto puede reflejar la integridad neurofisiológica del niño y dar una medida de su interacción con el ambiente y su desarrollo cognitivo y social. Esta contribución muestra cómo clasificar el llanto de neonatos con hipoxia y de un grupo de control, en normal o patológico, a través de una red neuronal artificial supervisada. Para implementar la red neuronal se aprovechan las posibilidades de la plataforma MATLAB®. El diseño y estructuración de la red considera algoritmo de aprendizaje o entrenamiento, iteraciones, pruebas e intervalos de clasificación, obteniéndose arquitectura y topología, y funcionalidades de la red neuronal que en la generalización proporciona la mejor clasificación. En el trabajo se aplica el método de selección de casos, el método acústico para extraer parámetros cuantitativos de la señal de llanto en tiempo, intensidad y frecuencia, así como métodos vinculados con el diseño, implementación y validación, con pruebas diagnósticas, de la red neuronal artificial obtenida para cumplir el objetivo del trabajo que es la generación de clases (clasificación del llanto). Con precisión del resultado de clasificación del 90 % se está en condición de concebir una solución informática (agregando interfaz para interactuar con base de datos) para ayudar complementariamente al diagnóstico médico no invasivo usando el llanto del neonato provocado ante dolor.


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