Técnicas de eliminación de ruido real en fonocardiogramas mediante U-Nets y representaciones en tiempo-frecuencia

Abstract

Las enfermedades cardiovasculares siguen siendo la principal causa de muerte en todo el mundo. El análisis automático del sonido cardíaco es una herramienta de diagnóstico económica y muy prometedora, pero su exactitud puede verse dificultada por el ruido durante las grabaciones. Las técnicas actuales de separación ciega de fuentes se basan enmodelos de aprendizaje profundo, en particular arquitecturas U-Net, junto con la transformada de Fourier de tiempo corto (STFT) para la representación en tiempo-frecuencia de la señal de audio. Sin embargo, las representaciones alternativas de tiempo-frecuencia permanecen inexploradas. Esta tesis propone un nuevo método de eliminación de ruido de fonocardiogramas, en el que la STFT, la transformada de ondeleta continua (CWT), la transformada de ondeleta sincronizada y la transformada S, en combinación con una arquitectura U-Net, mejoran la eliminación de ruido de las señales de fonocardiograma.