Autores: Marcos L. Alvarez, Miguel E. Iglesias Martínez, Laura Arjona, Alfonso Bahillo.
En este trabajo, realizamos un estudio sobre la clasificación de los datos de uroflujometría sonora en función del medio donde impacta la orina dentro del inodoro: agua o cerámica. En el análisis, se propone un algoritmo de clasificación para identificar automáticamente el medio físico en función de la acústica de la micción. Esto permitirá detectar anomalías en las uroflujometrías sonoras en función del entorno físico. El algoritmo de clasificación toma como entrada el espectro de frecuencias, la varianza y la curtosis de la señal de audio correspondiente a una micción.
Este trabajo constituye un primer enfoque para clasificar automáticamente el medio de micción para pruebas de uroflujometría no invasivas basadas en sonidos. Importancia clínica- Es especialmente útil para la detección no invasiva detección no invasiva de patologías asociadas al tracto urinario como herramienta de apoyo al diagnóstico, ya que, con dispositivos de captura de audio como smartphones o relojes inteligentes, constituye el mecanismo básico mecanismo básico para procesar la información y emitir un diagnóstico.
A continuación, presentan los resultados obtenidos en el experimento para todas las señales acústicas de vaciado utilizadas. Las figuras muestran los resultados obtenidos utilizando diferentes tipos de algoritmo. Como ejemplo de señal que sigue el patrón de vaciado correspondiente al audio expuesto en el artículo. Las secciones etiquetadas en rojo pertenecen a zonas silenciosas, las etiquetadas como verdes corresponden a vaciado contra agua y los etiquetados como azules, a vaciado contra cerámica.
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