Clasificación del llanto en neonatos utilizando una red neuronal artificial con parámetros acústicos cuantitativos
Palabras clave:
Llanto patológico, llanto provocado ante dolor, parámetros acústicos cuantitativos, perceptrón multicapas, RNA feed-forward supervisadas.
Resumen
La Neonatología define un neonato al recién nacido (RN) desde el momento del nacimiento hasta completar veinte y ocho días después del parto. Esta contribución centra su atención en el campo de las Redes Neuronales Artificiales (RNA), y específicamente supervisadas. Busca que, a través de estas redes, se pueda discriminar entre un RN sano y uno patológico a partir de su llanto en el período neonatal, siendo su objetivo implementar una RNA supervisada Back-Propagation (BP) para clasificar el llanto en neonatos con Hipoxia a partir de parámetros acústicos. Para su elaboración se concibió una metodología basada en los métodos teóricos que integró, entre otros, el método análisis-síntesis para analizar disímiles propiedades que engloban la dinámica de las RNA. Como resultado se obtuvo el clasificador de llanto (normal-patológico) implementado con RNA. Con este resultado obtenido se comprueba las potencialidades de las RNA y su uso práctico en diferentes áreas del conocimiento.
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Publicado
2021-11-23
Cómo citar
Benitez Labori, G. J., & Escobedo Beceiro, D. I. (2021). Clasificación del llanto en neonatos utilizando una red neuronal artificial con parámetros acústicos cuantitativos. Orange Journal, 3(5), 4-9. https://doi.org/10.46502/issn.2710-995X/2021.5.01
Número
Sección
Artículos
