Modelos de computación blanda para obtención de modelos de predicción del habla en niños sometidos al procedimiento de implante coclear

El implante coclear es un dispositivo electrónico implantado quirúrgicamente en el oído interno que tiene por fin reestablecer parcialmente la audición a una persona que sufre normalmente ¿ de sordera bilateral profunda, y que por eso no puede gozar del beneficio de ayudas vibro táctiles. Aunque est...

Full description

Autores:
Tovar Ordóñez, Sergio Andrés
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2006
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/23062
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/23062
Palabra clave:
Ingeniería biomédica
Percepción del habla
Audiometría del habla
Audiología
Algoritmos genéticos
Redes neurales (Computadores)
Análisis de regresión logística
Ingeniería
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
Description
Summary:El implante coclear es un dispositivo electrónico implantado quirúrgicamente en el oído interno que tiene por fin reestablecer parcialmente la audición a una persona que sufre normalmente ¿ de sordera bilateral profunda, y que por eso no puede gozar del beneficio de ayudas vibro táctiles. Aunque este tipo de dispositivos ha probado ser efectivo, se presenta una alta variabilidad en los resultados, por lo que parece necesaria la formulación de un modelo de predicción de resultados que sirva de apoyo al juicio clínico del especialista, y para la presentación de expectativas de éxito a los padres del niño sujeto de estudio. En este trabajo se proponen diferentes modelos de predicción para tres variables de resultado relacionadas con la percepción del habla, basados en técnicas de computación blanda como las redes neuronales y los sistemas de inferencia difusa, sintonizados mediante algoritmos genéticos. El desempeño de estos modelos se compara con el de los modelos de regresión logística, resultando los primeros superiores en la mayoría de los casos.