Título
Development of techniques for the analysis and processing of cardiac sound signals
Desarrollo de técnicas para el análisis y procesamiento de señales de audio cardiaco
Autor
ROILHI FRAJO IBARRA HERNANDEZ
Colaborador
MIGUEL ANGEL ALONSO AREVALO (Asesor de tesis)
Nivel de Acceso
Acceso Abierto
Materias
Heart sound signals, signal processing, classification, modeling, evaluation, Matching Pursuit - (AUTHOR) Señales de audio cardiaco, procesamiento de señales, clasificación, modelado, evaluación, Matching Pursuit - (AUTHOR) INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA - (CTI) CIENCIAS TECNOLÓGICAS - (CTI) TECNOLOGÍA MÉDICA - (CTI) OTRAS - (CTI) OTRAS - (CTI)
Resumen o descripción
Cardiac auscultation remains as one of the primary and low-cost screening tools for the detection of cardiovascular diseases. This technique is based on the analysis of the heart sound signal, formerly known as phonocardiogram, which is the central element under study of this thesis. The limitations in the human auditory system at low frequencies and often the lack of auscultation skills of general practitioners limits the potential and interest of the cardiac sound signal as diagnosis tool. However, recent advances in digital signal processing allow the development of techniques for the automated analysis of heart sounds. This thesis work proposes the use of a parametric reconstruction model for cardiac sounds based on the Matching Pursuit algorithm with time-frequency atoms and Linear Predictive Coding. The model was rigorously evaluated through objective and subjective tests with the assistance of health experts. Parameters of the model were considered for the design of a classifier for the detection of pathologies in phonocardiogram signals. We compared the performance of several classification schemes used in machine learning systems. Different methods of features extraction and features selection as well as the use of balancing techniques were considered for the classifier design. The obtained results show that the features extraction methods directly affect the screening method performance. The results also show that low-complexity classification schemes can achieve scores comparable to more complicated methods.
La auscultación cardiaca ha prevalecido como una herramienta sencilla, económica y primaria para la inspección de enfermedades cardiovasculares. De esta técnica proviene el audio cardiaco o señal de fonocardiograma, elemento central de análisis de la tesis. Las limitaciones en el sistema auditivo humano en la banda de bajas frecuencias y la falta de expertos en auscultación ha restado su potencial como técnica de diagnóstico. Sin embargo, los recientes avances en el área del procesamiento digital de señales permiten desarrollar técnicas para fortalecer el análisis atomatizado de sonidos cardiacos. La presente tesis explota un modelo paramétrico de reconstrucción de sonidos cardiacos basado en Matching Pursuit con átomos tiempo-frecuencia y Codificación Predictiva Lineal. El modelo es rigurosamente evaluado por medio de pruebas objetivas y subjetivas con el apoyo de expertos en la salud. Los parámetros del modelo serán considerados para el diseño de un clasificador que detecte la presencia o ausencia de patologías en señales de audio cardiaco. Se comparó el desempeño de diversas técnicas de clasificación como métodos de aprendizaje máquina. Diversos métodos de extracción y selección de características así como de balanceo de clases fueron considerados en el diseño del clasificador. El objetivo del trabajo es explorar los métodos de aprendizaje máquina antes que implementar técnicas sofisticadas de clasificación. Los resultados generados muestran que los métodos de extracción de características influyen directamente en el desempeño del esquema de detección. También se reflejó en las pruebas que los métodos de clasificación de sencilla implementación pueden obtener resultados satisfactorios.
Editor
CICESE
Fecha de publicación
2019
Tipo de publicación
Tesis de doctorado
Recurso de información
Formato
application/pdf
Idioma
Inglés
Sugerencia de citación
Ibarra Hernández, R.F. 2019. Development of techniques for the analysis and processing of cardiac sound signals. Doctor of Science. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 81 pp.
Repositorio Orígen
Repositorio Institucional CICESE
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