Algoritmos de procesado de señal basados en Non-negative Matrix Factorization aplicados a la separación, detección y clasificación de sibilancias en señales de audio respiratorias monocanal

VERA CANDEAS, PEDROCAÑADAS QUESADA, FRANCISCO JESÚSDE LA TORRE CRUZ, JUANUniversidad de Jaén. Departamento de INGENIERÍA DE TELECOMUNICACIÓN2023-05-082023-05-082021-03-242021-03-24p.[http://hdl.handle.net/10953/]978849159https://hdl.handle.net/10953/1262La 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/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