Clasificación de los sonidos cardíacos usando ondículas y redes neuronales

Palabras clave: fonocardiograma, corazón, PCG, PhysioNet

Resumen

La auscultación de los sonidos cardíacos es un examen clínico que permite determinar si un paciente debe ser referido a un especialista. El fonocardiograma (PCG), por sus siglas en inglés, corresponde al registro de estos sonidos. El objetivo de este trabajo es la evaluación de un esquema fundamentado en dos algoritmos propuestos durante el desafío PhysioNet 2016, el primero basado en ondículas y el segundo en una red neuronal convolucional (RNC), para evaluar el desempeño en la clasificación de los sonidos cardíacos (normal/anormal). Los resultados obtenidos muestran un mejor equilibrio entre especificidad y sensibilidad con respecto al método de las ondículas, aunque su desempeño es inferior al método basado en RNC. El método propuesto tiene un menor costo computacional.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Citas

Goda, M. Á., Hajas, P. (2016). Morphological determination of pathological PCG signals by time and frequency domain analysis. Computing in Cardiology Conference (CinC), 1133-1136. https://doi.org/10.23919/CIC.2016.7868947

Huiying, L., Sakari, L., Iiro, H. (1997). A heart sound segmentation algorithm using wavelet decomposition and reconstruction. Proceedings of the 19th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 4, 1630-1633. https://doi.org/10.1109/IEMBS.1997.757028

Langley, P., Murray, A. (2016). Abnormal heart sounds detected from short duration unsegmented phonocardiograms by wavelet entropy. Computing in Cardiology Conference (CinC), 545-548. https://doi.org/10.23919/CIC.2016.7868800

Potes, C., Parvaneh, S., Rahman, A., Conroy, B. (2016). Ensemble of feature-based and deep learning-based classifiers for detection of abnormal heart sounds. Computing in Cardiology Conference (CinC), 621-624. https://doi.org/10.23919/CIC.2016.7868819

Tschannen, M., Kramer, T., Marti, G., Heinzmann, M., Wiatowski, T. (2016). Heart sound classification using deep structured features. Computing in Cardiology Conference (CinC), 565-568. https://doi.org/10.23919/CIC.2016.7868805

Publicado
2017-12-30
Estadísticas
Resumen visto = 44 veces
PDF descargado = 59 veces
Cómo citar
Peralta, J., Carrión, L., Tenesaca, J., & Vázquez-Rodas, A. (2017). Clasificación de los sonidos cardíacos usando ondículas y redes neuronales. Maskana, 8(1), 397-402. Recuperado a partir de https://publicaciones.ucuenca.edu.ec/ojs/index.php/maskana/article/view/2000
Sección
II Congreso de Procesamiento de Señales, Comunicaciones y Recon. de Patrones

Artículos más leídos del mismo autor/a