2013, Número 2
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Rev Mex Ing Biomed 2013; 34 (2)
GMM y LDA Aplicado a la Detección de Enfermedades Pulmonares
Mayorga OP, Druzgalski C, Criollo AMA, González AOH
Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 25
Paginas: 131-144
Archivo PDF: 581.37 Kb.
RESUMEN
El propósito de este artículo es presentar metodologías que pueden ser
usadas para la valoración cuantitativa de los sonidos del pulmón, así
como los indicadores de desórdenes respiratorios. En este contexto, se
realizaron experimentos utilizando señales normales y anormales de la
respiración (LS), las cuales fueron modeladas y evaluadas utilizando
principalmente la base de datos RALE y señales de sujetos saludables y
no saludables, logrando hasta un 98 % de eficiencia. En la práctica
médica la evaluación de enfermedades respiratorias involucra a la
auscultación, pero la aplicación de métodos de análisis cuantitativos
de señales podría mejorar estas valoraciones. En particular, se sugiere
una metodología de evaluación acústica basada en representaciones de
vectores acústicos MFCC (Coeficientes Cepstrales en Frecuencia Mel),
GMM (Modelos Mezclados Gaussianos) y LDA (Análisis Discriminante
Lineal). Estas técnicas podrían asistir en un análisis más amplio,
identificación y diagnóstico de desórdenes pulmonares manifestados por
sonidos respiratorios peculiares tales como sibilancias, crepitancias y
asma, y distinguiéndolos de los sonidos respiratorios normales.
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