Herramienta de visualización, análisis y conversión de datasets analógicos a imágenes para su posterior procesado por Deep Learning

Abstract

Las herramientas de aprendizaje automático se desarrollaron inicialmente para clasificar información visual y detectar patrones en éstas. Debido a ello, muchos trabajos transforman información almacenada analógicamente a imágenes para utilizar sistemas de clasificación basados en redes neuronales convolucionales. Sin embargo, con el auge de las señales fisiológicas se han extendido los sistemas de clasificación que utilizan directamente información analógica en las redes neuronales. Aun así, por experiencia, muchos investigadores continúan transformando la información a imágenes para su procesado. En este trabajo se diseña, desarrolla y prueba una herramienta software capaz de trabajar con un dataset analógico para visualizarlo y almacenarlo en forma de imágenes según las preferencias del usuario y permitiendo diversos procesamientos previos. Esta herramienta permitirá realizar una comparativa exhaustiva entre ambos sistemas de clasificación.