INVESTIGADORES
EVIN Diego Alexis
congresos y reuniones científicas
Título:
Modelos Ocultos de Markov parar la Caracterización de Comportamientos Secuenciales en Aplicaciones Biomédicas
Autor/es:
M. MARTINA, D. EVIN, A. HADAD; D. EVIN; A. HADAD
Lugar:
Ciudad del Este
Reunión:
Jornada; XIX Jornadas de Jóvenes Investigadores AUGM 2011; 2011
Institución organizadora:
Universidad Nacional del Este y la Asociación de Universidades Grupo Montevideo
Resumen:
En este trabajo se estudia la utilización de Modelos Ocultos de Markov (MOM) en diferentes escenarios de la biomedicina con el objetivo de evaluar la capacidad de modelado y versatilidad de ésta metodología, primero una aplicación clásica de reconocimiento automático del habla (RAH) y luego una predicción de estados de hipotensión en pacientes internados (PEH). Para el primer caso, el sistema de RAH esta compuesto por tres elementos bien diferenciados: el modelo acústico, constituido por un MOM para cada sonido del habla, un modelo de lenguaje, y un modelo o diccionario de pronunciaciones. Para el segundo caso, el procedimiento de predicción cuenta con un MOM entrenado con datos fisiológicos de pacientes que en un intervalo determinado desarrollan estados de hipotensión, y otro modelo entrenado con datos de pacientes en los cuales no se registra dicho cuadro. Ante datos de un nuevo paciente el sistema estima qué modelo explica mejor las observaciones.
