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Puebla, México - Enero de 2018

Nuevos modelos computacionales inteligentes para procesar llanto de bebés

Los modelos permiten diagnosticar padecimientos como sordera, asfixia e hiperbilirrubinemia — incapacidad de los neonatos para eliminar la bilirrubina.

Investigadores del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica, en Puebla, México, dieron a conocer un programa que ayuda a detectar patologías como hipoacusia o sordera, asfixia o hiperbilirrubinemia con una precisión de hasta 95 por ciento durante los primeros seis meses de vida del bebé.

En un principio, los especialistas extrajeron las características acústicas más distintivas de muestras de llanto de bebés con sordera —previamente grabadas—, con el propósito de entrenar los modelos computacionales, que después harían una clasificación de los tipos de llanto, señala un comunicado de la Agencia Informativa del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología de México (Conacyt).

“Entrenamos modelos computacionales con patrones extraídos de llantos que nos dieron los médicos. Una vez que nuestros modelos estaban entrenados, se les probó con una muestra de bebés desconocidos y así determinaron a qué clase de llanto pertenecía y si existía algún padecimiento, de acuerdo con la clasificación previa que hicimos”, explicó Carlos Alberto Reyes García, líder del proyecto, a la Agencia Informativa del Conacyt.

En otra etapa del proyecto, se obtuvieron grabaciones del llanto de bebés durante la etapa prelingüística, de los dos hasta los seis meses. Estas primeras muestras fueron convertidas en un espectrograma al que se le detectaron características cuantitativas, es decir, valores numéricos que tienen representaciones a partir de lo que se conoce como coeficientes de predicción lineal o coeficientes Cepstrales en frecuencia Mel.

“Una muestra completa de llanto se divide en segmentos pequeños, todos etiquetados en una misma clase. A cada uno de estos segmentos les extraemos sus características acústicas con vectores de datos, que son con los que realmente realizan el trabajo. Posteriormente, dichos vectores se pasan a los modelos de clasificación y así se determina qué tipo de llanto es”, revela el especialista.

Una muestra completa de llanto se divide en segmentos pequeños, todos etiquetados en una misma clase. A cada uno de estos segmentos les extraemos sus características acústicas con vectores de datos, que son con los que realmente realizan el trabajo. Posteriormente, dichos vectores se pasan a los modelos de clasificación y así se determina qué tipo de llanto es”,

revela el especialista.

Además de las características cuantitativas, también se miden aspectos cualitativos en los que se aprecian cambios drásticos en la frecuencia del llanto del bebé como dobles armónicos, vibratos, silencios, concentración de ruido y tipos de melodía, resalta la nota de prensa del Conacyt.

Con dos minutos de llanto se obtienen hasta 120 muestras, que permiten entrenar a los modelos computacionales para saber si el menor llora por hambre, dolor, asfixia o si presenta sordera o hiperbilirrubinemia.

El investigador indicó que, teóricamente, cualquier corpus de llanto que proporcionen los médicos, y que ya esté diagnosticado, se puede representar a través de sus modelos computacionales. Lo anterior los lleva a plantearse nuevos objetivos como el análisis del llanto en bebés prematuros o la detección de autismo, avances que se encuentran en etapa de desarrollo, según el Conacyt.

Este proyecto se ha desarrollado durante más de una década e inició con la colaboración del doctor Emilio Arch Tirado, del Instituto Nacional de Rehabilitación, y del doctor Mario Mandujano, de la Universidad Autónoma Metropolitana. Ahora se realiza de la mano de la doctora Claudia Manfredi, de la Universidad de Florencia; y del doctor Renaud Viellevove, de la Unidad de Cuidado Neonatal Intensivo de la Universidad de Lieja.

Además, cuenta con el apoyo de la Secretaría de Relaciones Exteriores y el Ministerio del Exterior italiano, y la colaboración de países como Cuba, que han proporcionado muestras de llanto a través de archivos digitales para la investigación, destaca el Conacyt.

Fuente: Agencia Informativa Conacyt. Obra bajo licencia de Reconocimiento 4.0 Internacional de Creative Commons.


Palabras relacionadas:
Traducción del llanto de los bebés, modelos computacionales para procesar llanto de bebés, clasificación llanto de los bebés, Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica, coeficientes de predicción lineal, coeficientes Cepstrales en frecuencia Mel, llanto de bebés prematuros.
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