Uesebistas se ubicaron en el quinto lugar en el Desafío Physionet 2016
Un grupo de uesebistas obtuvo el quinto lugar con Mención Especial en el Challenge Physionet 2016, donde compitieron a distancia durante seis meses con la finalidad de desarrollar un algoritmo inteligente capaz de clasificar las grabaciones sonoras del corazón en normales y anormales.
El equipo fue liderado por la profesora Masun Nabhan Homsi, del Departamento de Computación y Tecnología de la Información, y está conformado por los estudiantes uesebistas Natasha Medina, Miguel Hernández, Andrea Quintana y Gilberto Perpiñán, y el profesor Philip Warrick, investigador en biomédica en PeriGen-Canadá.
De acuerdo con la profesora Masun Nabhan Homsi “las grabaciones del corazón eran heterogéneas provenientes de diferentes base de datos recogidas a partir de una variedad de entornos clínicos o no clínicos. De 348 soluciones enviadas por 48 grupos de investigación participantes de distintas partes del mundo, la solución enviada por la USB quedó en el quinto lugar con un 84.48% de calidad de clasificación, después del grupo de Massachusetts Institute of Technology (MIT) con una diferencia 0.06% y la Universidad de Cambridge con una diferencia de 0.70%”.
Los resultados fueron publicados en el artículo titulado “Automatic Heart Sound Recording Classification using a Nested Set of Ensemble Algorithms”, presentado en la conferencia Computing in Cardiology (CinC) 2016, realizada del 11 al 14 de septiembre en Vancouver, Canadá.
