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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/1336| Robust segmentation of cardiac audio by means of Time-Frequency analysis and optimization methods Segmentación robusta de audio cardíaco mediante análisis tiempo-frecuencia y métodos de optimización | |
| ALEJANDRO CRUZ GUTIERREZ | |
| MIGUEL ANGEL ALONSO AREVALO | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial | |
| Fonocardiograma, Segmentación, Tiempo-Frecuencia, Optimización, Phonocardiogram, Segmentation, Time-Frequency, Optimization | |
| The sounds produced by the heart are one of the most important clinical variables, given that these reflect the mecanics of the blood-pumping work executed by the heart. The development of commercial digital sthetoscopes has simplified the digital acquisition of these sounds, known as Phonocardiogram (PCG), and, as a result, allowing its study under the perspective of digital signal analysis, with particular interest in applications such as automatic classification of pathologies and biometry. PCG signals contain a rhytmic structure, called Cardiac Cycle, formed by two fundamental sounds. Finding this structure is a problem of interest, as this allows the division of the PCG into its main components, providing one of the main tools used in the analysis of the PCG. This problem, known as segmentation, is the main subject of this research, in which it is proposed and evaluated a methodolgy of digital signal processing that segments PCG signals by means of the detection of the start and end of the heart sounds contained in it. In particular, it is proposed a segmentation method based in two stages: (1) Detection, where a function whose maxima indicate the presence of sound events, for which inspiration is taken in the way the ear percieves sounds by calculating the rate of change with respect to time of a time-frequency representation, such as the spectrogram, called spectral energy flow. (2) Selection, where the maxima present in the detection function that do correspond to the start and end of the heart sounds are selected; this is addressed as an optimization problem through the estimation of an ideal detection function and whose solution is found by means of Dynamic Programming tecnique based variant and by Genetic Algorithms based variant. To evaluate the proposed segmentation method, a heterogenous set comprising more than 4,000 PCGs was collected, with close to 25% of them having some type of pathology. In the results obtained a performance greater than 90%, in a 100 ms error window, was achieved. Also, on a small sample of PCGs, a comparison between the proposed method and a method of the State of the Art was performed, achiving comparative results, with a reliability criterion greater than 95%. The large set of audios evaluated and the promising results obtained suggests that the proposed segmentation methodolgy is robust and is well characterized, such that its implementation in applications like an intelligent digital stethoscope is feasible. Una de las variables clínicas más importantes son los sonidos producidos por el corazón, dado que estos reflejan la mecánica del bombeo de sangre realizado por el mismo. Recientemente, la salida al mercado de estetoscopios digitales ha facilitado la adquisición digital de estos sonidos, denominado fonocardiograma (FCG), facilitando su estudio desde la perspectiva del análisis digital de señales; teniendo particular interés las aplicaciones de clasificación automática de patologías o la biometría. El FCG tiene una estructura rítmica, denominado Ciclo Cardíaco, formada por dos sonidos fundamentales. Encontrar esta estructura resulta un problema de interés, ya que esto permite la división del audio cardíaco en sus componentes elementales, proporcionando una de las herramientas principales utilizadas en el procesamiento del FCG. Este problema, denominado como segmentación, es el tema central de este trabajo de investigación, en donde se propone y se evalúa una metodología de procesamiento de señales fundamentada en la localización del inicio y final de los sonidos cardíacos presentes en el FCG bajo análisis. En particular, se propone un método de segmentación del FCG fundamentado en dos etapas: (1) Detección, donde se genera una función que denota en sus máximos la presencia de sonidos cardíacos, tomando para ello inspiración en la percepción del oído de sonidos mediante el cálculo del cambio con respecto del tiempo de una representación en tiempo-frecuencia, como el espectrograma, denominado flujo energético espectral. (2) Selección, donde se toman en la función de detección aquellos máximos que si correspondan a los inicios y finales de los sonidos cardíacos, para lo cual se plantea un problema de optimización a partir de la estimación de una función de detección ideal y para cuya solución se propone una variante basada en Programación Dinámica y una variante basada en algoritmos genéticos. Para la evaluación del método propuesto se realizó una recopilación de un conjunto heterogéneo de más de 4,000 FCG, en donde cerca del 25% de los audios presentan algún tipo de patología. En los resultados obtenidos se tienen desempeños cercanos al 90%, para un error máximo de 100 ms. Así mismo, dentro de la evaluación se realizó una comparación del método propuesto y uno del estado del arte sobre una muestra pequeña de FCG, obteniéndose resultados semejantes, con indices de confiabilidad mayores al 95%. | |
| CICESE | |
| 2016 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Cruz Gutiérrez,A.2016.Segmentación robusta de audio cardíaco mediante análisis tiempo-frecuencia y métodos de optimización.Tesis de Maestría en Ciencias.Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California.118 pp. | |
| INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Electrónica y Telecomunicaciones |
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