Desarrollo de un sistema basado en Inteligencia Artificial para diagnóstico temprano de Covid-19 a partir de muestras de tos
En este trabajo de grado se presenta la clasificación de sonidos de tos y sonidos ambientales mediante algoritmos de Machine Learning y Deep Learning para el diagnóstico temprano de COVID -19. El proyecto comprende cuatro etapas: aumento de muestras de audio mediante técnicas estándares de tratamien...
- Autores:
-
Molina Campos, Julian Steven
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/61945
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10554/61945
- Palabra clave:
- Covid-19
Diagnóstico temprano
Machine learning
Deep learning
Procesamiento de audio
Clasificación
Covid-19
Early diagnostics
Machine learning
Deep learning
Audio processing
Classification
Ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas
Inteligencia artificial
Aprendizaje de máquinas
Clasificación
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Summary: | En este trabajo de grado se presenta la clasificación de sonidos de tos y sonidos ambientales mediante algoritmos de Machine Learning y Deep Learning para el diagnóstico temprano de COVID -19. El proyecto comprende cuatro etapas: aumento de muestras de audio mediante técnicas estándares de tratamiento de audio, procesamiento de la señal, un clasificador multiclase de sonidos ambientales y de tos que sirve como filtrado para proceder con el respectivo diagnóstico, identificando si la muestra efectivamente corresponde a un sonido de tos o ruido ambiental y por último una etapa con tres algoritmos binarios (dos de Deep Learning y uno de machine Learning) que clasifican la muestra entre tos normal y tos con covid-19. |
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