En esta tesis se abordó el problema de discernir acústicamente entre dos patologías con características clínicas similares: la fibrosis pulmonar idiopática (FPI) y el síndrome combinado fibrosis-enfisema pulmonar (CFEP). La FPI es un padecimiento intersticial que genera lesiones fibróticas impidiendo la eliminación normal del monóxido de carbono; mientras que el síndrome CFEP se considera como una exacerbación aguda de la FPI caracterizada por presentar lesiones enfisematosas en los ápices y lesiones fibróticas en las bases pulmonares. En los estudios de espirometría los pacientes con CFEP presentan un índice de difusión del monóxido de carbono (DLco) muy bajo pero índices normales del volumen espiratorio forzado en un segundo (FEV1) y capacidad vital forzada (CVF). Por otro lado, mediante el método clínico de auscultación pulmonar, ambos padecimientos presentan estertores crepitantes, sin embargo algunos autores reportan también la presencia de sonidos sibilantes en pacientes con CFEP. Ambos padecimientos se caracterizan epidemiológicamente por prevalecer en adultos varones mayores de 60 años con historial de tabaquismo severo y cuyo pronóstico de vida es muy bajo. En el 50% de los pacientes que padecen FPI se estima una supervivencia entre los 3 y 5 años, después del diagnóstico, mientras que entre el 30% y 80% de los casos detectados con CFEP se estima un pronóstico de supervivencia de 2.8 años aproximadamente. En ambos padecimientos el diagnóstico se realiza en etapas avanzadas de la enfermedad, y se define hasta después haberse realizado un conjunto de pruebas clínicas como: imágenes pulmonares de tomografía axial computarizada (TAC), toma de biopsia de las zonas con lesiones fibróticas, espirometría funcional y en algunos casos un lavado bronquioalveolar (LBA).
A pesar de las múltiples pruebas clínicas y tecnología tecnologías empleadas para la detección de la FPI y CFEP, aún persisten problemas relevantes como: a) elementos subjetivos de evaluación que dependen de la experiencia del médico, b) equipo e instalaciones necesarias sólo en el tercer nivel de atención médica c) la falta de obtención de un diagnóstico temprano, etc... En este contexto, este trabajo propone la evaluación cuantitativa de la información acústica pulmonar multicanal (IAPM) como herramienta de diagnóstico no invasiva, de bajo costo, que ayude a contender con la subjetividad en el diagnóstico realizado por la auscultación clínica. Específicamente, la tesis se orientó hacia la evaluación de la capacidad discriminativa de la IAMP relacionada con FPI y CFEP realizando una parametrización acústica por técnicas lineales y no lineales y posteriormente, una clasificación automática. En la literatura se reporta una variedad de estrategias computacionales que abordan el problema de la discriminación de sonidos pulmonares entre sujetos sanos y enfermos, así como en la detección de sonidos pulmonares anormales específicos, particularmente las sibilancias. Sin embargo hasta el momento no se ha reportado algún estudio relacionado con la caracterización acústica del síndrome combinado fibrosis-enfisema pulmonar. En consecuencia, esta tesis representa uno de los primeros esfuerzos en este sentido. Para evaluar el poder de discriminación de la IAPM entre FPI y CFEP fue necesario generar una base de datos para cada una de las patologías, la cual se logró gracias a la colaboración de los neumólogos del Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias (INER). Los médicos especialistas realizaron el diagnóstico de los pacientes seleccionados a través de historias y pruebas clínicas así como la evaluación de imágenes TAC Posteriormente, se incluyó en la información de la base de datos. La IAMP fue adquirida mediante un arreglo de 5×5 micrófonos, lo que permitió obtener información acústica espacio-temporal. Para la extracción de parámetros cuantitativos de la información acústica, se utilizó la IAMP de las fases inspiratorias, que fueron procesadas mediante técnicas lineales y no lineales: frecuencias percentiles (PSD), información del espectro de potencia, coeficientes del modelo univariado autorregresivo (UAR), la entropía muestreada (SampEn), así como sus combinaciones. Posteriormente, para evaluar la capacidad discriminativa de las técnicas de parametrización propuestas se utilizaron dos clasificadores supervisados: redes neuronales y máquinas de soporte vectorial. Mediante una prueba de validación cruzada y la introducción de nuevos casos fue posible determinar cuál de todos los clasificadores propuestos fue el mejor para discernir entre FPI y CFEP. Los resultados indican que las técnicas de parametrización que mostraron una mejor caracterización de la información acústica pulmonar multicanal fueron las técnicas lineales PSD y UAR, mientras que SampEn solamente muestra buenos resultados cuando se combina con parámetros lineales. En general, los resultados obtenidos permitieron separar estas dos patologías con valores de sensibilidad, especificidad y desempeño mayores al 85% en la etapa de validación de la prueba de validación cruzada. Las mejores combinaciones de parámetro-clasificador fueron el uso de las redes neuronales y la parametrización mediante las frecuencias percentiles (ANN-PSD) seguido por el empleo de máquinas de soporte vectorial con la parametrización de las frecuencias percentiles e información de la potencia (SVM-PSDa). En la validación con nuevos casos, para evaluar la generalización de las combinaciones analizadas, se encontró que SVM tiene una mayor generalización que ANN.
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