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Modelos Acústicos HMM Multimodales para Sonidos Cardiacos y Pulmonares

2014; Volume: 35; Issue: 3 Linguagem: Espanhol

2395-9126

Pedro Mayorga Ortiz, C. Drugalski, Jesús E. Miranda-Vega, D.O. Calderas Ochoa,

Speech and Audio Processing

Este articulo muestra el proceso de clasificacion de senales bioacusticas normales y anormales registradas sobre el torax humano lo cual incluye los sonidos de corazon y del pulmon. La idea especifica es disenar un sistema de clasificacion de senales basado en tecnicas de modelado acustico empleando particularmente modelos HMM para detectar secuencias de eventos, y GMM para modelar cumulos que corresponden a los datos de los eventos. Las modalidades para extraer las caracteristicas de los datos son vectores MFCC y Octiles. Esta aproximacion tiene el potencial de mejorar la clasificacion de la precision en indicadores de diagnostico auscultatorios, esto es interesante ya que los modelos HMM han demostrado ser menos sensibles al ruido en estudios previos. Resultados preliminares demuestran una precision del 95% en clasificacion de las senales de sonido evaluadas. Esto es particularmente critico tomando en cuenta la interferencia ambiental en una variedad de consultorios medicos. Debido a que algunas frecuencias del sonido cardiaco son paralelas a los sonidos pulmonares, estas pueden ser modeladas a partir de un mismo registro. Resultados experimentales preliminares de esta aproximacion demuestran que es factible el desarrollo de valoraciones de diagnostico automatizado de pacientes mediante identificadores de diagnostico auscultatorios en forma temprana usando tecnologias de bajo costo