Vera Candeas, PedroCañadas Quesada, Francisco JesúsDE LA TORRE CRUZ, JUANUniversidad de Jaén. Departamento de Ingeniería de Telecomunicación2024-04-022024-04-022021-03-24p.[http://hdl.handle.net/10953/]978849159https://hdl.handle.net/10953/2586La auscultación es el primer examen clínico que un médico lleva a cabo para evaluar el estado del sistema respiratorio, debido a que es un método no invasivo, de bajo coste, fácil de realizar y seguro para el paciente. Sin embargo, el diagnóstico que se deriva de la auscultación sigue siendo un diagnóstico subjetivo que se encuentra condicionado a la habilidad, experiencia y entrenamiento de cada médico en la escucha e interpretación de las señales de audio respiratorias. En consecuencia, se producen un alto porcentaje de diagnósticos erróneos que ponen en riesgo la salud de los pacientes e incrementan el coste asociado a los centros de salud. Esta Tesis propone nuevos métodos basados en Non-negative Matrix Factorization aplicados a la separación, detección y clasificación de sonidos sibilantes para proporcionar una vía de información complementaria al médico que ayude a mejorar la fiabilidad del diagnóstico emitido por el especialista.Auscultation is the first clinical examination that a physician performs to evaluate the condition of the respiratory system, because it is a non-invasive, low-cost, easy-to-perform and safe method for the patient. However, the diagnosis derived from auscultation remains a subjective diagnosis that is conditioned by the ability, experience and training of each physician in the listening and interpretation of respiratory audio signals. As a result, a high percentage of misdiagnoses are produced that endanger the health of patients and increase the cost associated with health centres. This Thesis proposes new methods based on Non-negative Matrix Factorization applied to separation, detection and classification of wheezing sounds in order to provide a complementary information pathway to the physician that helps to improve the reliability of the diagnosis made by the doctor.spaLicencia Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0 EspañaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Españahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/Non-negative Matrix Factorization (NMF)Procesado de señal biomédicaAuscultaciónSibilanciasSonidos respiratorios normalesALGORITMOS DE PROCESADO DE SEÑAL BASADOS EN NON-NEGATIVE MATRIX FACTORIZATION APLICADOS A LA SEPARACIÓN, DETECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE SIBILANCIAS EN SEÑALES DE AUDIO RESPIRATORIAS MONOCANALinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis3325332582info:eu-repo/semantics/openAccess