Detección de Soplos Cardíacos usando Medidas Derivadas del Análisis Acústico en Señales Fonocardiográficas

Abstract

The cardiac mechanical information can be inferred from the sounds generated by the heart beats, which can be analyzed by signals known as phonocardiograms (PCG). A methodology based on acoustic analysis of digitized PCG signals is presented, oriented to detection of cardiac murmurs originated by valvular pathologies. Initially, a filtration system based on the wavelet transform is developed to reduce the disturbances that usually appear in the acquisition stage, adjusted and validated according to the clinical requirements. A between-beats segmentation algorithm is developed which uses information of the ECG signal previously acquired in a synchronous way to hook the beginning of the QRS complex with the beginning of the S1 sound of the PCG signal. Intra-beat segmentation is proposed for detecting S1, S2, systole and diastole based on the relationship analysis of energy and threshold. Features derived from the acoustic analysis are extracted on the segments. Feature effectiveness is evaluated by a linear Bayesian type classification model for separating the classes: normal and murmur. The used database of phonocardiographic records belongs to the National University of Colombia, having 164 records as follows: 81 records labelled as "normal" and 83 labelled as "murmur". Finally, 360 representative beats were chosen by specialist, 180 normal and 180 with evidence of cardiac murmurs. Classification precision, sensitivity and specificity results are obtained. The best result of classification precision was 93,1% with sensitivity and specificity values equals to 93,3% and 92,8%, respectively, using Bayesian classifier and cross-validation procedure of 10 folds. Palabras claves-Análisis acústico, detección de patologías, soplos cardíacos y fonocardiografía. I. INTRODUCCIÓN Las enfermedades cardíacas son una de las principales causas de mortalidad y morbilidad en la sociedad moderna [1], por lo tanto, cualquier avance en las técnicas de soporte automático de diagnóstico y tratamiento para estas enfermedades, contribuye al entendimiento de la dinámica cardíaca y sus fenómenos subyacentes. La auscultación cardíaca es un procedimiento clínico donde se escuchan los sonidos del corazón para emitir o aproximar un diagnóstico del estado fisiológico del mismo [2]. El registro que reproduce los sonidos del corazón se conoce como señal fonocardiográfica (FCG), que informa sobre la actividad mecánica cardíaca, a bajo costo económico y fácil adquisición. La literatura reporta el uso de la transformada wavelet (WT) para el procesamiento de señales FCG, por su naturaleza altamente no estacionaria; sin embargo, las wavelets presentan errores relacionados al análisis de distribución de energía (ED), provocando que los resultados no sean los mejores para la detección de eventos [3]. En [4] se afirma que es importante mantener la longitud de la ventana de análisis tan corta como sea posible para garantizar la hipótesis de estacionariedad. El problema es que se reduce la resolución en frecuencia del espectrograma obtenido, aunque si el ajuste del tiempo de deslizamiento es adecuado, los resultados pueden mejorar. En [5] se propone un método de codificación de los sonidos cardíacos para detectar anormalidades. En [6] se proponen dos técnicas para analizar la separación de los sonidos por retraso sin modificar la calidad de los ruidos cardíacos y sin desplazar el espectro: WSOLA (Waveform Similarity Overlap-and-Add) y MTSM (Multiresolutional Time Scale Modification). La validación se realiza mediante la valoración auditiva de 20 médicos expertos. Se demostró que el retraso en tiempo de algunos ruidos cardíacos mejora la capacidad de los médicos para reconocer eventos relacionados a desórdenes cardíacos. En general, se reportan diversos trabajos que proponen distintas formas de procesamiento de la señal FCG; sin embargo, la caracterización orientada a la detección de soplos no facilita la interpretación médica, además de no ofrecer separabilidad determinante debido a que los soplos no son de naturaleza consistente en el tiempo ni en la frecuencia. El procesamiento digital de señales FCG basado en características acústicas tiene la ventaja de convertir el esquema subjetivo tradicional en un análisis objetivo. Para esto, en este trabajo se propone una caracterización basada en técnicas que han ofrecido alto rendimiento en el análisis