Implementación de un sistema con inteligencia computacional para identificar dificultad respiratoria a partir del procesamiento digital de señales de voz

The developed system incorporates computational intelligence, this allows to identify people with respiratory distress (caused by influenza) in an automatic and non-invasive way, from the digital processing of voice signals, integrating the calculation of acoustic, spectral, temporal and statistical...

Full description

Autores:
Fernández Velasco, Sara Isabel
Ramos Casanova, Karen Andrea
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Antonio Nariño
Repositorio:
Repositorio UAN
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/5974
Acceso en línea:
http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/5974
Palabra clave:
Sistema computacional
inteligencia computacional
parámetros acústicos
dificultad respiratoria
voz
Computational system
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Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
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description The developed system incorporates computational intelligence, this allows to identify people with respiratory distress (caused by influenza) in an automatic and non-invasive way, from the digital processing of voice signals, integrating the calculation of acoustic, spectral, temporal and statistical parameters, which implemented in a client-server architecture, they allow the respective analysis, obtained as a result of the recording of two sustained vowel sounds (vowel "a" and "o"), through the microphone of a mobile device of a Spanish-speaking population group aged between 18 and 49 years old. The results obtained determine that for the detection of respiratory distress, the vowel "a" is more efficient in women with a hit rate of 97.62% and the vowel "o" in men; reaching a hit rate of 96.77%. This system is expected to contribute to new support tools with potential for application in health, to promote biosafety protocols, especially in this context of a Covid-19 pandemic; illness that causes respiratory distress, like the flu.
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Abramov, G.V, Korobova, L.A., Ivashin, A.L. & Matytsina, I.A. (2018). Information system for diagnosis of respiratory system diseases. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742- 6596/1015/4/042036/meta
Agencia Iberoamericana para difusión de la ciencia y tecnología. (2021). Desarrollan un sistema de detección de la insuficiencia respiratoria a través de la voz. Es un trabajo cuyo objetivo consiste en ayudar en el triaje de pacientes con sospecha de COVID-19. https://www.dicyt.com/noticias/desarrollan-un-sistema-de-deteccion-de-lainsuficiencia-respiratoria-a-traves-de-la-voz
Alvarado Valencia, J. A. y Obagi Araújo, J.J. (2008). Fundamentos de inferencia estadística. Edit. Pontificia Universidad Javeriana. https://books.google.com.co/books?hl=es&lr=&id=3uhUqvF0_84C&oi=fnd&pg=PR7& dq=asimetria+en+estadistica&ots=DF5FibybNn&sig=zMmJ3nZfdLCTs6kqCOlg7vMtww&redir_esc=y#v=onepage&q=asimetria%20en%20estadistica&f=false
Anushiravani, R., Krishna Nemala, S., Kiran Yalamanchili, R. & Swetha Davuluri, N. (2020). Intelligent health monitoring. https://patents.google.com/patent/US20200388287A1/en?oq=US2020388287A1
Aronovich, D y Hassan, S.H. (2020). Cesionario actual Salud Vocalis. https://patents.google.com/patent/US20200323484A1/en?oq=US2020323484A1
Asenjoa, C.A. y Pintob, R.A., (2017). Características anátomo-funcional del aparato respiratorio durante la infancia. Revista Médica Clínica Las Condes Vol 28 N° 1. https://www.elsevier.es/es-revista-revista-medica-clinica-las-condes-202-articulocaracteristicas-anatomo-funcional-del-aparato-respiratorio-S0716864017300020
Asociación Estadounidense del Habla, el Lenguaje y la Audición (ASHA). (2021). Nódulos y Pólipos de las Cuerdas Vocales. https://www.asha.org/public/speech/spanish/nodulos-ypolipos-de-las-cuerdas-vocales
Azuaje, Y. (2019). Alteración De La Relación Ventilación/perfusión. file:///C:/Users/MIPC/Downloads/alteracion-de-la-relacion-ventilacion-perfusion_ compress.pdf
Banuelos, D. (2021). Ilustraciones del aparato respiratorio. En: Imagui. https://www.imagui.com/a/ilustraciones-del-aparato-respiratorio-iG6rB6pnL
Brown, CH., Chauha, J., Grammeno, A., Han, J., Hasthanasomb, A., Spathi, D., Xia, T., Cicuta, P. & Mascolo, C. (2020, junio 10). Exploring Automatic Diagnosis of COVID-19 from Crowdsourced Respiratory Sound Data. New York, NY, USA. https://arxiv.org/abs/2006.05919
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Abramov, G.V, Korobova, L.A., Ivashin, A.L. & Matytsina, I.A. (2018). Information system for diagnosis of respiratory system diseases. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742- 6596/1015/4/042036/meta
Agencia Iberoamericana para difusión de la ciencia y tecnología. (2021). Desarrollan un sistema de detección de la insuficiencia respiratoria a través de la voz. Es un trabajo cuyo objetivo consiste en ayudar en el triaje de pacientes con sospecha de COVID-19. https://www.dicyt.com/noticias/desarrollan-un-sistema-de-deteccion-de-lainsuficiencia-respiratoria-a-traves-de-la-voz
Alvarado Valencia, J. A. y Obagi Araújo, J.J. (2008). Fundamentos de inferencia estadística. Edit. Pontificia Universidad Javeriana. https://books.google.com.co/books?hl=es&lr=&id=3uhUqvF0_84C&oi=fnd&pg=PR7& dq=asimetria+en+estadistica&ots=DF5FibybNn&sig=zMmJ3nZfdLCTs6kqCOlg7vMtww&redir_esc=y#v=onepage&q=asimetria%20en%20estadistica&f=false
Anushiravani, R., Krishna Nemala, S., Kiran Yalamanchili, R. & Swetha Davuluri, N. (2020). Intelligent health monitoring. https://patents.google.com/patent/US20200388287A1/en?oq=US2020388287A1
Aronovich, D y Hassan, S.H. (2020). Cesionario actual Salud Vocalis. https://patents.google.com/patent/US20200323484A1/en?oq=US2020323484A1
Asenjoa, C.A. y Pintob, R.A., (2017). Características anátomo-funcional del aparato respiratorio durante la infancia. Revista Médica Clínica Las Condes Vol 28 N° 1. https://www.elsevier.es/es-revista-revista-medica-clinica-las-condes-202-articulocaracteristicas-anatomo-funcional-del-aparato-respiratorio-S0716864017300020
Asociación Estadounidense del Habla, el Lenguaje y la Audición (ASHA). (2021). Nódulos y Pólipos de las Cuerdas Vocales. https://www.asha.org/public/speech/spanish/nodulos-ypolipos-de-las-cuerdas-vocales
Azuaje, Y. (2019). Alteración De La Relación Ventilación/perfusión. file:///C:/Users/MIPC/Downloads/alteracion-de-la-relacion-ventilacion-perfusion_ compress.pdf
Banuelos, D. (2021). Ilustraciones del aparato respiratorio. En: Imagui. https://www.imagui.com/a/ilustraciones-del-aparato-respiratorio-iG6rB6pnL
Brown, CH., Chauha, J., Grammeno, A., Han, J., Hasthanasomb, A., Spathi, D., Xia, T., Cicuta, P. & Mascolo, C. (2020, junio 10). Exploring Automatic Diagnosis of COVID-19 from Crowdsourced Respiratory Sound Data. New York, NY, USA. https://arxiv.org/abs/2006.05919
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This system is expected to contribute to new support tools with potential for application in health, to promote biosafety protocols, especially in this context of a Covid-19 pandemic; illness that causes respiratory distress, like the flu.El sistema desarrollado incorpora inteligencia computacional, este permite identificar personas con dificultad respiratoria (causada por gripe) de forma automática y no invasiva, a partir del procesamiento digital de señales de voz, integrando el cálculo de parámetros acústicos, espectrales, temporales y estadísticos, que implementados en una arquitectura cliente servidor, permiten el análisis respectivo, obtenidos como resultado de la grabación de dos sonidos vocálicos sostenidos (vocal “a” y “o”), a través del micrófono de un dispositivo móvil de un grupo poblacional hispano hablante con edades entre los 20 y 49 años. Los resultados obtenidos determinan que para la deteccion de dificultad respiratoria, la vocal “a” resulta mas eficiente en mujeres con una tasa de acierto de 97.62% y la vocal “o” en hombres; alcanzando una tasa de acierto de 96.77%. Se espera que este sistema contribuya a nuevas herramientas de apoyo con potencial de aplicación en salud, al fomentar los protocolos de bioseguridad, especialmente en este contexto de pandemia por Covid-19; enfermedad causante de dificultad respiratoria, al igual que la gripe.Ingeniero(a) Biomédico(a)PregradoPresencialMonografíaspaUniversidad Antonio NariñoIngeniería BiomédicaFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y BiomédicaPopayán - Alto CaucaSistema computacionalinteligencia computacionalparámetros acústicosdificultad respiratoriavozComputational systemvoicerespiratory distressacoustic parameterscomputational intelligence.Implementación de un sistema con inteligencia computacional para identificar dificultad respiratoria a partir del procesamiento digital de señales de vozTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85GeneralCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/bee36de1-ca6e-467c-aaee-0180cb756228/download9868ccc48a14c8d591352b6eaf7f6239MD54ORIGINAL2021_SarayFernandez2021_SarayFernandezapplication/pdf2471843https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/fdb8a5e4-7b08-4100-bb4e-b2a43351a5a1/download7260e615cd506d66889a398dc302fa44MD532021_SarayFernandez_Acta2021_SarayFernandez_Actaapplication/pdf343146https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/1f585df3-a6e0-4139-ba1a-86facbf4c465/downloadcd95e904cc34166c458974cf9f8c59f4MD522021_SarayFernandez_Autorización2021_SarayFernandez_Autorizaciónapplication/pdf1737471https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/9915aa05-b640-4b28-8ec3-e933650e0116/download59851595ac3a662411f22eebde610405MD51123456789/5974oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/59742024-10-09 22:45:30.463https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertoopen.accesshttps://repositorio.uan.edu.coRepositorio Institucional UANalertas.repositorio@uan.edu.co

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