Abstract

Una propiedad muy deseable en sistemas de detección automática de patologías es la robustez ante el ruido, tal que su presencia no afecte notablemente la habilidad de detectar patologías. El presente trabajo estudia la capacidad discriminatoria que características de la dinámica no lineal, en particular, el Exponente de Hurst, el Máximo Exponente de Lyapunov y la Dimensión de Correlación, puedan proveer en la detección de soplos cardíacos usando señales fonocardiográficas contaminadas con diferentes niveles de ruido. A su vez se hacen comparaciones con características obtenidas a partir de representaciones tiempo frecuencia. Los resultados muestran la fortaleza de las características basadas en dinámica no lineal para tareas de clasificación de estados funcionales, aún sobre señales con altos niveles de ruido.

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