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Este artículo presenta DeepCOPD, un innovador enfoque de aprendizaje profundo para la detección precisa de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) mediante el análisis de sonidos respiratorios. El enfoque propuesto utiliza un modelo de red neuronal convolucional (CNN) entrenado en una base de datos de sonidos respiratorios que contiene sibilancias, crepitaciones y crepitaciones y sibilancias. Para superar el reto de un conjunto de datos pequeño, se emplean técnicas innovadoras como el ajuste fino específico del dispositivo, el aumento basado en la concatenación, el recorte de regiones en blanco y el relleno inteligente. Estas técnicas permiten un uso eficiente del conjunto de datos, lo que se traduce en una impresionante precisión del 90% al 95%. La implementación incluye una aplicación con una interfaz fácil de usar desarrollada con HTML, CSS, Flask y Heroku. Al aprovechar el aprendizaje profundo y el análisis de sonidos respiratorios, la aplicación ofrece una solución prometedora para la detección precisa de la EPOC, proporcionando avances significativos en el monitoreo de la salud respiratoria. Los usuarios pueden cargar audios de sonidos respiratorios en la aplicación para la detección de la EPOC, mejorando el diagnóstico precoz y los resultados de los pacientes.
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