Este documento apresenta o DeepCOPD, uma abordagem inovadora de aprendizagem profunda para a dete��o precisa da Doen�a Pulmonar Obstrutiva Cr�nica (DPOC) utilizando a an�lise do som respirat�rio. A abordagem proposta utiliza um modelo de Rede Neural Convolucional (CNN) treinado em um banco de dados de sons respirat�rios contendo sibilos, crepita��es e tanto crepita��es quanto sibilos. Para superar o desafio de um pequeno conjunto de dados, s�o utilizadas t�cnicas inovadoras, como o ajuste fino ...
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Este documento apresenta o DeepCOPD, uma abordagem inovadora de aprendizagem profunda para a dete��o precisa da Doen�a Pulmonar Obstrutiva Cr�nica (DPOC) utilizando a an�lise do som respirat�rio. A abordagem proposta utiliza um modelo de Rede Neural Convolucional (CNN) treinado em um banco de dados de sons respirat�rios contendo sibilos, crepita��es e tanto crepita��es quanto sibilos. Para superar o desafio de um pequeno conjunto de dados, s�o utilizadas t�cnicas inovadoras, como o ajuste fino espec�fico do dispositivo, o aumento baseado na concatena��o, o recorte de regi�es em branco e o preenchimento inteligente. Estas t�cnicas permitem uma utiliza��o eficiente do conjunto de dados, resultando numa precis�o impressionante de 90% a 95%. A implementa��o inclui um aplicativo com uma interface amig�vel desenvolvida usando HTML, CSS, Flask e Heroku. Ao tirar partido da aprendizagem profunda e da an�lise de sons respirat�rios, a aplica��o oferece uma solu��o promissora para a dete��o precisa da DPOC, proporcionando avan�os significativos na monitoriza��o da sa�de respirat�ria. Os utilizadores podem carregar �udios de sons respirat�rios para a aplica��o para dete��o de DPOC, melhorando o diagn�stico precoce e melhorando os resultados dos pacientes.
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