Comparto la siguiente investigaciión en la que se presenta un sistema que se probó con 60 imágenes de ecografía para la clasificación de la AOS, logrando una precisión de clasificación general del 85 %. Los resultados demuestran la posibilidad y el potencial del uso del aprendizaje automático y las imágenes de ultrasonido para clasificar la gravedad de la apnea obstructiva del sueño (AOS), lo que sugiere una posible ayuda a los médicos para diagnosticar e intervenir en esta afección.
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I am sharing the following research, which presents a system tested on 60 ultrasound images for OSA classification, achieving an overall classification accuracy of 85%. The results demonstrate the feasibility and potential of using machine learning and ultrasound imaging to classify the severity of obstructive sleep apnea (OSA), suggesting a possible aid for physicians in diagnosing and treating this condition.
Enlace/Link: https://www.mdpi.com/2673-4591/134/1/80
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