Classification of Normal and Crackles Respiratory Sounds into Healthy and Lung Cancer Groups

Lung cancer is the most common cancer worldwide and the third most common cancer in Malaysia. Due to its high prevalence worldwide and in Malaysia, it is an utmost importance to have the disease detected at an early stage which would result in a higher chance of cure and possibly better survival. The current methods used for lung cancer screening might not be simple, inexpensive and safe and not readily accessible in outpatient clinics. In this paper, we present the classification of normal and crackles sounds acquired from 20 healthy and 23 lung cancer patients, respectively using Artificial Neural Network. Firstly, the sounds signals were decomposed into seven different frequency bands using Discrete Wavelet Transform (DWT) based on two different mother wavelets namely Daubechies 7 (db7) and Haar. Secondly, mean, standard deviation and maximum PSD of the detail coefficients for five frequency bands (D3, D4, D5, D6, and D7) were calculated as features. Fifteen features were used as input to the ANN classifier. The results of classification show that db7 based performed better than Haar with perfect 100% sensitivity, specificity and accuracy for testing and validation stages when using 15 nodes at the hidden layer. While for Haar, only testing stage shows the perfect 100% for sensitivity, specificity, and accuracy when using 10 nodes at the hidden layer

Discriminación de la fibrosis pulmonar idiopática y síndrome combinado de fibrosis-enfisema mediante el análisis acústico multicanal lineal y no lineal

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

Classification and analysis of non-stationary characteristics of crackle and rhonchus lung adventitious sounds

This paper proposed various feature extraction procedures to separate crackles and rhonchi of pathological lung sounds from normal lung sounds. The feature extraction process for distinguishing crackles and rhonchus from normal sounds comprises three signal-processing modules with the following functions: (1) f(min)/f(max) was the frequency ratio from the conventional technique of power spectral density (PSD) based on the Welch method. (2) The average instantaneous frequency (IF) and the exchange time of the instantaneous frequency were calculated by the Hilbert Huang transform (HHT). (3) The eigenvalues were obtained from the singular spectrum analysis (SSA) method. In the classification process, a support vector machine (SVM) was used to distinguish the crackles, rhonchus and normal lung sounds. The results showed that the selected features positively represented the characteristic changes in sounds. The PSD frequency ratio and the eigenvalues demonstrate higher classification accuracy (between 90% and 100%) than the calculations of average and exchange time of IF. The calculated features are extremely promising for the evaluation and classification of other biomedical signals as well as other lung sounds. (C) 2014 Elsevier Inc. All rights reserved

Identificação de estertores em sons respiratórios utilizando transformada wavelet e análise de discriminante linear

Crackles are adventitious and discontinuous breath sounds that occur in lung diseases. Time domain parameters classify the crackles as fine, medium, and coarse, and may have positive or negative polarity. This work investigates methods and tools to characterize and classify crackles. Samples of breath sounds containing crackles were normalized and resampled at 8 kHz. Several experiments using the discrete wavelet transform (DWT), linear discriminant analysis (LDA), and k-NN have been performed, and evaluated with ROC analysis. A pattern recognition system was implemented with DWT, LDA and k-NN to classify fine and coarse crackles, and normal breath sounds. The experiment with different signal border extension methods during DWT decomposition showed the influence on the results of the characterization. The results indicate that the methods ZPD, SP0, SYMH, SYMW, ASYMH, PPD and PER are recommended, while SP1 and ASYMW methods are not recommended for the decomposition and characterization of crackles because they generate different characteristics in the higher subbands. Another experiment showed that the characterization of crackles using DWT can be made using certain decomposition subbands (D3, D4, and D5 with signal sampled at 8 kHz), thus reducing the computational effort. Another classification system implemented using LDA and DWT showed that crackles can be classified by their polarity indicating a high degree of accuracy (AUC rate up to 0.9943 for Symlet 19). Two experiments were conducted for mother-wavelet selection that best characterizes crackles. The first one quantitatively evaluated the similarity between the crackle and several mother-wavelets using Pearson's correlation coefficient. The mother-wavelet that resulted a strong correlation with the crackles, being most indicated for use were: Reverse Biorthogonal 3.7, 5.5 Biorthogonal Reverse, Reverse Biorthogonal 3.5, Daubechies 5, Symlet 5, Daubechies 6, 7, and Symlet Daubechies 7. The second experiment selected mother-wavelets by the power concentration in subbands. Previous trials already shown that the energy of the crackles decomposed by DWT are concentrated in a few subbands, so mothers-wavelet that concentrate larger percentage of the energy in a specific subband were selected, which were Daubechies 7, Symlet 7, Coiflet 3 and Symlet 12. The final experiment performed was a combination of mother-wavelets to improve the separability of crackles and normal breath sounds. The experiment showed that a classification system using DWT, LDA, and a linear classifier may totally separate the two classes (AUC ratio = 1) when the combination of mother-wavelets to generate the feature vector of the signals is used.CAPESEstertores são sons respiratórios adventícios e descontínuos que ocorrem em patologias pulmonares. Parâmetros no domínio do tempo classificam os estertores como finos, médios e grossos, e podem ter polaridade positiva ou negativa. Este trabalho investiga métodos e ferramentas para caracterizar e classificar estertores. Amostras de sons respiratórios contendo estertores foram normalizadas e reamostradas em 8 kHz. Foram realizados diversos ensaios utilizando a transformada wavelet discreta (DWT) e a análise de discriminante linear (LDA), e avaliados com análise ROC. Um sistema de reconhecimento de padrões foi implementado com DWT, LDA e k-NN para classificar estertores finos, grossos e sons respiratórios normais. O ensaio com diferentes métodos de extensão de borda do sinal durante a decomposição DWT mostrou a influência nos resultados da caracterização. Os resultados indicam que os métodos ZPD, SP0, SYMH, SYMW, ASYMH, PPD e PER são recomendados, enquanto que os métodos SP1 e ASYMW não são recomendados para a decomposição e caracterização de estertores, pois geram características diferentes nas sub-bandas mais altas. Outro ensaio mostrou que a caracterização dos estertores utilizando DWT pode ser feita utilizando-se algumas sub-bandas de decomposição (D3, D4 e D5, no caso de sinais amostrados em 8 kHz), reduzindo-se desta forma o esforço computacional. Outro sistema de classificação implementado utilizando DWT e LDA mostrou que os estertores podem ser classificados indicando a polaridade com elevado grau de acerto (AUC de até 0,9943 para Symlet 19). Dois ensaios foram realizados para seleção da wavelet-mãe que melhor caracterize estertores. O primeiro ensaio avaliou quantitativamente a semelhança entre o estertor e diversas wavelets-mães através do índice de correlação de Pearson. As wavelets-mães que resultaram uma forte correlação com o estertores, se mostrando mais indicadas para serem utilizadas, foram: Reverse Biorthogonal 3.7, Reverse Biorthogonal 5.5, Reverse Biorthogonal 3.5, Daubechies 5, Symlet 5, Daubechies 6, Symlet 7 e Daubechies 7. O segundo ensaio selecionou a wavelet-mãe pela concentração de energia nas sub-bandas. Ensaios anteriores já mostravam que a energia dos estertores decompostos pela DWT se concentra em poucas sub-bandas, então foram selecionadas wavelets-mães que concentrassem maior porcentagem da energia em uma sub-banda específica, que foram: Daubechies 7, Symlet 7, Coiflet 3 e Symlet 12. O último ensaio realizado foi uma combinação de wavelets-mães para melhorar a separabilidade de estertores e sons respiratórios normais. O ensaio mostrou que um sistema de classificação utilizando DWT, LDA e um classificador linear pode separar totalmente as duas classes (índice AUC = 1) quando é utilizada a combinação de wavelets-mães para gerar o vetor de características dos sinais