Mapa de sonidos respiratorios adventicios discontinuos Public Deposited
La metodología propuesta para la detección de las crepitancias incluyó 3 esquemas de procesamiento con base en conceptos de técnicas no lineales como el cálculo de la Dimensión Fractal (DF), conceptos de técnicas lineales como la parametrización de la información acústica multicanal con un modelo AR invariante en el tiempo y su clasificación por redes neuronales artificiales (AR-RNA) y el concepto de modelo AR variante en el tiempo (ARVT). Se han realizado varios esfuerzos para detectar estertores crepitantes, sin embargo, los resultados basan sus medidas de desempeño en información obtenida por un experto médico mediante el procedimiento TEWA. En esta tesis, en una primera fase, se prescindió de la detección por un experto y se generó una base de datos con crepitancias simuladas donde se tiene el control sobre el número, tipo, SNR y distribución espacial de las mismas al ser insertadas en información acústica multicanal proveniente de sujetos sanos. Los resultados demuestran que en casos simulados y con datos adquiridos de sujetos enfermos, la metodología basada en la técnica de ARVT proporciona los mejores resultados en términos del número de crepitancias y su distribución espacial. En consecuencia, las imágenes de sonidos adventicios generadas por el esquema ARVT fueron las más cercanas a las imágenes patrón en diferentes condiciones de simulación. Utilizando casos simulados se logró demostrar el desempeño y las limitaciones que tiene un experto médico en la detección de crepitancias comparado con e l método de ARVT. Además, el resultado generado con el esquema ARVT, con información acústica proveniente de un sujeto con Neumonía Intersticial Difusa, correlaciona con el número de estertores que el médico especialista, aplicando TEW A y su experiencia clínica, es capaz de detectar. Los resultados de la tesis se presentaron en el congreso internacional de la IEEE-EMBS que se llevó a cabo en la ciudad de Vancouver en el 2008 mediante dos participaciones, una presentación oral y otra en sesión de posters. Se anexan copias de ambos trabajos al final de la presente tesis.
El análisis de los sonidos respiratorios (SR) normales y anormales representa una alternativa en el apoyo al diagnóstico de diversas enfermedades pulmonares. Esta tesis de maestría se enfoca en la identificación automatizada en registros puntuales de los sonidos adventicios discontinuos (estertores crepitantes), con el objetivo de generar una imagen que refleje la localización y distribución espacial de los sonidos crepitantes. La propuesta de la lmagenología de Sonidos Discontinuos es novedosa en el campo de los SR y la información espacio-temporal presente en la imagen generada tiene la ventaja que se encuentra asociada a la función pulmonar. El procedimiento de análisis de sonidos discontinuos conocido como Time Expanded Waveform Analysis (TEW A) es ampliamente utilizado para detectar visualmente las crepitancias y extraer parámetros en el dominio del tiempo que definen su morfología. Sin embargo, la técnica requiere de criterios que a la fecha son poco precisos para identificar a las crepitancias por ejemplo, que la amplitud de las crepitancias sea del doble de la amplitud del sonido respiratorio de base. La técnica presenta limitaciones, ya que en situaciones reales las crepitancias pueden estar traslapadas temporalmente, tener una SNR baja y poseer una forma de onda alterada debido al sonido respiratorio pulmonar de base. Por lo tanto TEW A, desde nuestra experiencia, no es adecuada para producir la imagen de sonidos adventicios, esto es entonces motivo de la presente investigación.
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