C Conferentia Proceedings
CBA2016-0927 Sistemas Inteligentes

CLASSIFICAÇÃO DE SONS PULMONARES BASEADA EM MÁQUINAS DE VETORES SUPORTE E ANÁLISE NO DOMÍNIO DA FREQUÊNCIA

Flávio Pingas Gomes1; Bruno Henrique Groenner Barbosa1

1 Universidade Federal de Lavras

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Resumo

A análise de sons pulmonares no diagnóstico médico é uma prática bem estabelecida, mas ainda pouco adaptada ao uso de sistemas inteligentes que auxiliem neste processo. Motivados por tal deficiência, pesquisadores desenvolvem novos sistemas e soluções visando aperfeiçoar esta análise. Este trabalho desenvolve a criação de um modelo para classificação de eventos em sons pulmonares em 5 classes, som normal de respiração, estertor grosso, estertor fino, sibilo monofônico e sibilo polifônico. O modelo se baseia no uso de máquinas de vetores suporte para classificação e de componentes de frequência como características. Algoritmos genéticos são utilizados para redução de dimensiona-lidade, selecionando as componentes de frequência que melhor descrevem os sinais. Resultados obtidos demonstram que a abordagem utilizada atinge alta acurácia na classificação de sons pulmonares.

Palavras-chave: Máquina de Vetores Suporte; Sons Pulmonares; Reconhecimento de Padrões; Algoritmo Genético; Extração de Características

Como citar

Flávio Pingas Gomes; Bruno Henrique Groenner Barbosa. “CLASSIFICAÇÃO DE SONS PULMONARES BASEADA EM MÁQUINAS DE VETORES SUPORTE E ANÁLISE NO DOMÍNIO DA FREQUÊNCIA”. XXI Congresso Brasileiro de Automática. CBA2016. 2016. Código: CBA2016-0927