| dc.contributor | Parra Rodríguez, Carlos Alberto | |
| dc.contributor | Trujillo Arboleda, Luis Carlos | |
| dc.contributor | Vizcaya Guarin, Pedro | |
| dc.creator | Molina Campos, Julian Steven | |
| dc.date.accessioned | 2022-09-29T13:27:57Z | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-29T00:19:00Z | |
| dc.date.available | 2022-09-29T13:27:57Z | |
| dc.date.available | 2023-08-29T00:19:00Z | |
| dc.date.created | 2022-09-29T13:27:57Z | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/10554/61945 | |
| dc.identifier | instname:Pontificia Universidad Javeriana | |
| dc.identifier | reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana | |
| dc.identifier | repourl:https://repository.javeriana.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8489776 | |
| dc.description.abstract | En este trabajo de grado se presenta la clasificación de sonidos de tos y sonidos ambientales mediante algoritmos de Machine Learning y Deep Learning para el diagnóstico temprano de COVID -19. El proyecto comprende cuatro etapas: aumento de muestras de audio mediante técnicas estándares de tratamiento de audio, procesamiento de la señal, un clasificador multiclase de sonidos ambientales y de tos que sirve como filtrado para proceder con el respectivo diagnóstico, identificando si la muestra efectivamente corresponde a un sonido de tos o ruido ambiental y por último una etapa con tres algoritmos binarios (dos de Deep Learning y uno de machine Learning) que clasifican la muestra entre tos normal y tos con covid-19. | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana | |
| dc.publisher | Ingeniería Electrónica | |
| dc.publisher | Facultad de Ingeniería | |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | De acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia. | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Covid-19 | |
| dc.subject | Diagnóstico temprano | |
| dc.subject | Machine learning | |
| dc.subject | Deep learning | |
| dc.subject | Procesamiento de audio | |
| dc.subject | Clasificación | |
| dc.title | Desarrollo de un sistema basado en Inteligencia Artificial para diagnóstico temprano de Covid-19 a partir de muestras de tos | |
