Resumen

En las aplicaciones sanitarias, el aprendizaje profundo es una herramienta muy valiosa. Extrae características de datos brutos para ahorrar tiempo y esfuerzo a los profesionales sanitarios. Un modelo de aprendizaje profundo es capaz de aprender y extraer las características de los datos sin procesar por sí mismo, sin ninguna intervención externa. Por otro lado, las técnicas de extracción de características de aprendizaje superficial dependen de la experiencia del usuario a la hora de seleccionar un algoritmo de extracción de características potente. En este artículo proponemos un modelo multietapa basado en el espectrograma de la bioseñal. El modelo propuesto proporciona una representación adecuada de la bioseñal bruta de entrada que aumenta la precisión del conjunto de datos de entrenamiento y prueba. En la siguiente fase, los conjuntos de datos más pequeños se convierten en conjuntos de datos más grandes para mejorar la precisión de la clasificación de los conjuntos de datos de bioseñales. A continuación, el conjunto de datos aumentado se representa en TensorFlow, que ofrece más servicios y funcionalidades, lo que proporciona una mayor flexibilidad. El modelo propuesto se comparó con diferentes enfoques. Los resultados muestran que el enfoque propuesto es mejor en términos de precisión de prueba y entrenamiento.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:datos en bruto, potente algoritmo de extracción de características, modelo de aprendizaje profundo, técnicas de extracción de características, conjuntos de datos más grandes, precisión, características, modelo, representación adecuada, conjuntos de datos de bioseñales.
• Keywords:raw data, powerful feature extraction algorithm, deep learning model, feature extraction techniques, larger data sets, accuracy, features, model, appropriate representation, biosignal datasets