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dc.contributor.advisorPercybrooks Bolívar, Winston Spencer
dc.contributor.authorNarváez Rosado, Pedro Juan
dc.date.accessioned2023-02-08T19:47:02Z
dc.date.available2023-02-08T19:47:02Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10584/11347
dc.description.abstractEn esta tesis doctoral se presentan diferentes métodos propuestos para el análisis y síntesis de sonidos cardíacos normales y anormales, logrando los siguientes aportes al estado del arte: i) Se implementó un algoritmo basado en la transformada wavelet empírica (EWT) y la energía promedio normalizada de Shannon (NASE) para mejorar la etapa de segmentación automática de los sonidos cardíacos; ii) Se implementaron diferentes técnicas de extracción de características para las señales cardíacas utilizando los coeficientes cepstrales de frecuencia Mel (MFCC), los coeficientes de predicción lineal (LPC) y los valores de potencia. Además, se probaron varios modelos de Machine Learning para la clasificación automática de sonidos cardíacos normales y anormales; iii) Se diseñó un modelo basado en Redes Adversarias Generativas (GAN) para generar sonidos cardíacos sintéticos normales. Además, se implementa un algoritmo de eliminación de ruido utilizando EWT, lo que permite una disminución en la cantidad de épocas y el costo computacional que requiere el modelo GAN; iv) Finalmente, se propone un modelo basado en la arquitectura GAN, que consiste en refinar señales cardíacas sintéticas obtenidas por un modelo matemático con características de señales cardíacas reales. Este modelo se ha denominado FeaturesGAN y no requiere una gran base de datos para generar diferentes tipos de sonidos cardíacos. Cada uno de estos aportes fueron validados con diferentes métodos objetivos y comparados con trabajos publicados en el estado del arte, obteniendo resultados favorables.
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.format.extent103 páginases_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherUniversidad del Nortees_ES
dc.titleSynthesis of normal and abnormal heart sounds using Generative Adversarial Networksen_US
dc.typeTrabajo de grado - Doctoradoes_ES
dc.publisher.programDoctorado en Ingeniería Eléctrica y Electrónicaes_ES
dc.publisher.departmentDepartamento de eléctrica y electrónicaes_ES
dc.description.degreelevelDoctoradoes_ES
dc.publisher.placeBarranquilla, Colombiaes_ES
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_ES
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06es_ES
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.type.contentTextes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/submittedVersiones_ES
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaes_ES
dc.description.degreenameDoctor en Ingeniería Eléctrica y Electrónicaes_ES
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2es_ES
dcterms.audience.educationalcontextEstudianteses_ES
dc.subject.lembSonido
dc.subject.lembOnditas (Matemáticas)
dc.subject.lembAnormalidades del corazón
dc.subject.lembIngeniería eléctrica
dc.subject.lembIngeniería electrónica
dcterms.audience.professionaldevelopmentDoctoradoes_ES
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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