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...

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Main Authors:	Fernández Velasco, Sara Isabel, Ramos Casanova, Karen Andrea
Other Authors:	Villamarín Muñoz, Julián Antonio
Format:	Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)
Language:	spa
Published:	Universidad Antonio Nariño 2022
Subjects:	Sistema computacional inteligencia computacional parámetros acústicos dificultad respiratoria voz Computational system voice respiratory distress acoustic parameters computational intelligence.
Online Access:	http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/5974
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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. 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) Pregrado Presencial Monografía 2022-02-21T21:12:05Z 2022-02-21T21:12:05Z 2021-11-25 Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/5974 Abeyratne, U. y Swarnkar, V. (2018). A method for analysis of cough sounds using disease signatures to diagnose respiratory diseases. https://patents.google.com/patent/US20210076977A1/en?oq=US2021076977A1 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. 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New York, NY, USA. https://arxiv.org/abs/2006.05919 instname:Universidad Antonio Nariño reponame:Repositorio Institucional UAN repourl:https://repositorio.uan.edu.co/ spa Acceso abierto Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 application/pdf application/pdf application/pdf Colombia (Popayán, Cauca ) Universidad Antonio Nariño Ingeniería Biomédica Facultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédica Popayán - Alto Cauca
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