| Revista: | Avances en sistemas e informática |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000349501 |
| ISSN: | 1657-7663 |
| Autores: | Castaño, Andrés M1 Delgado, Edilson2 Godino, Juan I2 castellanos, Germán2 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional de Colombia, Grupo de Control y Procesamiento Digital de Señales, Medellín, Antioquia. Colombia 2Universidad Politécnica de Madrid, Grupo de Bioingeniería y Optoelectrónica, Madrid. España |
| Año: | 2007 |
| Periodo: | Dic |
| Volumen: | 4 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 171-182 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Se pr esenta la metodología basada en el análisis acústico de señales fonocardiogr áficas (FCG) par a detectar soplos cardíacos. En primer lugar se desarrolla un sistema de filtr ación basado en la tr ansformada wavelet par a r educir las perturbaciones que usualmente se pr esentan en la etapa de adquisición, ajustando la calidad del sonido de acuerdo a los r equerimientos clínicos y validado por especialistas en semiología. Se propone un algoritmo de segmentación basado en la energía promedio normalizada de Shannon y la tr ansformada wavelet. Sobr e los segmentos se extr aen car acterísticas derivadas del análisis acústico y espectr al. La efectividad de las car acterísticas son evaluadas mediante un modelo en cascada de clasificador es del tipo máquina de soporte vectorial par a separ ar 3 clases: normal, soplo y otros. La base de r egistros FCG utilizada pertenece a la Universidad Nacional de Colombia; de esta base de datos etiquetada se usaron 111 r egistros distribuidos así: 37 r egistros con etiqueta normal, 24 r egistros con etiqueta de soplo y 50 con etiqueta de otr as anormalidades. Se obtienen r esultados de pr ecisión de clasificación par a los casos en que se car acterizan las señales filtr adas y cuando se toman las señales originales sin filtr ar, encontr ando que el proceso de filtr ación incr ementa consider ablemente el acierto de clasificación hasta un 96% . |
| Resumen en inglés | A methodology based on acoustic analysis of digitized phonocardiogr aphic signals (PCG) is pr esented, oriented to detection of cardiac murmurs originated by valvular pathologies. Initially, a filtr ation system based on the wavelet tr ansform is developed to r educe the disturbances that usually appear in the acquisition stage, adjusting the sound quality according to the clinical r equir ements and validated for specialists in semiology. A segmentation algorithm based on the normalized aver age Shannon energy and wavelet tr ansform is proposed. Featur es derived from the acoustic analysis ar e extr acted on the segments. Featur e effectiveness is evaluated by a support vector machine in cascadeconFigur aur ation for separ ating the classes: normal, murmur and other. The used database of phonocardiogr aphic r ecords belongs to the National University of Colombia, having 111 r ecords as follows: 37 r ecords labeled as “normal”, 24 labeled as “murmur ” and 50 labeled as “other ” abnormalities. The classification r esults ar e obtained with the original signals and when the signals have been filter ed. The filtering stage incr eases the classification accur acy to 96% . |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación, Medicina |
| Palabras clave: | Diagnóstico, Sistema cardiovascular, Sistemas inteligentes, Aprendizaje de máquinas, Análisis acústico, Fonocardiografía, Soplos cardiacos |
| Keyword: | Computer science, Medicine, Cardiovascular system, Diagnosis, Intelligent systems, Machine learning, Acoustic analysis, Phonocardiography, Heart murmurs |
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