DeepCOPD

Este documento apresenta o DeepCOPD uma abordagem inovadora de aprendizagem profunda para a deteção precisa da Doença Pulmonar Obstrutiva Crónica (DPOC) utilizando a análise do som respiratório. A abordagem proposta utiliza um modelo de Rede Neural Convolucional (CNN) treinado em um banco de dados de sons respiratórios contendo sibilos crepitações e tanto crepitações quanto sibilos. Para superar o desafio de um pequeno conjunto de dados são utilizadas técnicas inovadoras como o ajuste fino específico do dispositivo o aumento baseado na concatenação o recorte de regiões em branco e o preenchimento inteligente. Estas técnicas permitem uma utilização eficiente do conjunto de dados resultando numa precisão impressionante de 90% a 95%. A implementação inclui um aplicativo com uma interface amigável desenvolvida usando HTML CSS Flask e Heroku. Ao tirar partido da aprendizagem profunda e da análise de sons respiratórios a aplicação oferece uma solução promissora para a deteção precisa da DPOC proporcionando avanços significativos na monitorização da saúde respiratória. Os utilizadores podem carregar áudios de sons respiratórios para a aplicação para deteção de DPOC melhorando o diagnóstico precoce e melhorando os resultados dos pacientes.