Discrimination between healthy subjects and patients with pulmonary emphysema by detection of abnormal respiration

In this paper, we propose a robust classification strategy for distinguishing between a healthy subject and a patient with pulmonary emphysema on the basis of lung sounds. A symptom of pulmonary emphysema is that almost all lung sounds include some abnormal (i.e., adventitious) sounds. However, the great variety of possible adventitious sounds and noises at auscultation makes high-accuracy detection difficult. To overcome this difficulty, our strategy is to adopt a two-step classification approach based on the detection of "confident abnormal respiration." In the first step, hidden Markov models and bigram models are used for acoustic features and the occurrence of acoustic segments in each abnormal respiratory period, respectively, to calculate two kinds of stochastic likelihoods: the highest likelihood for a segment sequence to be abnormal respiration and the likelihood for normal respiration. In the second step, the patients are identified on the basis of the detection of confident abnormal respiration, which is when difference between these two likelihoods is larger than a predefined threshold. Our strategy achieved the highest classification rate of 88.7% between healthy subjects and patients among three basic classification strategies, which shows the validity of our approach.ICASSP 2011 - 2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) : Prague, Czech Republic, 2011.05.22-2011.05.2

Classification between normal and abnormal respiratory sounds based on maximum likelihood approach

In this paper, we have proposed a novel classification procedure for distinguishing between normal respiratory and abnormal respiratory sounds based on a maximum likelihood approach using hidden Markov models. We have assumed that each inspiratory/expiratory period consists of a time sequence of characteristic acoustic segments. The classification procedure detects the segment sequence with the highest likelihood and yields the classification result. We have proposed two elaborate acoustic modeling methods: one method is individual modeling for adventitious sound periods and for breath sound periods for the detection of abnormal respiratory sounds, and the other is a microphone-dependent modeling method for the detection of normal respiratory sounds. Classification experiments conducted using the former method revealed that this method demonstrated an increase of 19.1% in its recall rate of abnormal respiratory sounds as compared with the recall rate of a baseline method. It has also been revealed that the latter modeling method demonstrates an increase in its recall rate for the detection of not only normal respiratory sounds but also for abnormal respiratory sounds. These experimental results have confirmed the validity of our proposed classification procedure.ICASSP 2009 - 2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing : Taipei, Taiwan, 2009.04.19-2009.04.2

Multichannel analysis of normal and continuous adventitious respiratory sounds for the assessment of pulmonary function in respiratory diseases

Premi extraordinari doctorat UPC curs 2015-2016, àmbit d’Enginyeria IndustrialRespiratory sounds (RS) are produced by turbulent airflows through the airways and are inhomogeneously transmitted through different media to the chest surface, where they can be recorded in a non-invasive way. Due to their mechanical nature and airflow dependence, RS are affected by respiratory diseases that alter the mechanical properties of the respiratory system. Therefore, RS provide useful clinical information about the respiratory system structure and functioning. Recent advances in sensors and signal processing techniques have made RS analysis a more objective and sensitive tool for measuring pulmonary function. However, RS analysis is still rarely used in clinical practice. Lack of a standard methodology for recording and processing RS has led to several different approaches to RS analysis, with some methodological issues that could limit the potential of RS analysis in clinical practice (i.e., measurements with a low number of sensors, no controlled airflows, constant airflows, or forced expiratory manoeuvres, the lack of a co-analysis of different types of RS, or the use of inaccurate techniques for processing RS signals). In this thesis, we propose a novel integrated approach to RS analysis that includes a multichannel recording of RS using a maximum of five microphones placed over the trachea and the chest surface, which allows RS to be analysed at the most commonly reported lung regions, without requiring a large number of sensors. Our approach also includes a progressive respiratory manoeuvres with variable airflow, which allows RS to be analysed depending on airflow. Dual RS analyses of both normal RS and continuous adventitious sounds (CAS) are also proposed. Normal RS are analysed through the RS intensity–airflow curves, whereas CAS are analysed through a customised Hilbert spectrum (HS), adapted to RS signal characteristics. The proposed HS represents a step forward in the analysis of CAS. Using HS allows CAS to be fully characterised with regard to duration, mean frequency, and intensity. Further, the high temporal and frequency resolutions, and the high concentrations of energy of this improved version of HS, allow CAS to be more accurately characterised with our HS than by using spectrogram, which has been the most widely used technique for CAS analysis. Our approach to RS analysis was put into clinical practice by launching two studies in the Pulmonary Function Testing Laboratory of the Germans Trias i Pujol University Hospital for assessing pulmonary function in patients with unilateral phrenic paralysis (UPP), and bronchodilator response (BDR) in patients with asthma. RS and airflow signals were recorded in 10 patients with UPP, 50 patients with asthma, and 20 healthy participants. The analysis of RS intensity–airflow curves proved to be a successful method to detect UPP, since we found significant differences between these curves at the posterior base of the lungs in all patients whereas no differences were found in the healthy participants. To the best of our knowledge, this is the first study that uses a quantitative analysis of RS for assessing UPP. Regarding asthma, we found appreciable changes in the RS intensity–airflow curves and CAS features after bronchodilation in patients with negative BDR in spirometry. Therefore, we suggest that the combined analysis of RS intensity–airflow curves and CAS features—including number, duration, mean frequency, and intensity—seems to be a promising technique for assessing BDR and improving the stratification of BDR levels, particularly among patients with negative BDR in spirometry. The novel approach to RS analysis developed in this thesis provides a sensitive tool to obtain objective and complementary information about pulmonary function in a simple and non-invasive way. Together with spirometry, this approach to RS analysis could have a direct clinical application for improving the assessment of pulmonary function in patients with respiratory diseases.Los sonidos respiratorios (SR) se generan con el paso del flujo de aire a través de las vías respiratorias y se transmiten de forma no homogénea hasta la superficie torácica. Dada su naturaleza mecánica, los SR se ven afectados en gran medida por enfermedades que alteran las propiedades mecánicas del sistema respiratorio. Por lo tanto, los SR proporcionan información clínica relevante sobre la estructura y el funcionamiento del sistema respiratorio. La falta de una metodología estándar para el registro y procesado de los SR ha dado lugar a la aparición de diferentes estrategias de análisis de SR con ciertas limitaciones metodológicas que podrían haber restringido el potencial y el uso de esta técnica en la práctica clínica (medidas con pocos sensores, flujos no controlados o constantes y/o maniobras forzadas, análisis no combinado de distintos tipos de SR o uso de técnicas poco precisas para el procesado de los SR). En esta tesis proponemos un método innovador e integrado de análisis de SR que incluye el registro multicanal de SR mediante un máximo de cinco micrófonos colocados sobre la tráquea yla superficie torácica, los cuales permiten analizar los SR en las principales regiones pulmonares sin utilizar un número elevado de sensores . Nuestro método también incluye una maniobra respiratoria progresiva con flujo variable que permite analizar los SR en función del flujo respiratorio. También proponemos el análisis combinado de los SR normales y los sonidos adventicios continuos (SAC), mediante las curvas intensidad-flujo y un espectro de Hilbert (EH) adaptado a las características de los SR, respectivamente. El EH propuesto representa un avance importante en el análisis de los SAC, pues permite su completa caracterización en términos de duración, frecuencia media e intensidad. Además, la alta resolución temporal y frecuencial y la alta concentración de energía de esta versión mejorada del EH permiten caracterizar los SAC de forma más precisa que utilizando el espectrograma, el cual ha sido la técnica más utilizada para el análisis de SAC en estudios previos. Nuestro método de análisis de SR se trasladó a la práctica clínica a través de dos estudios que se iniciaron en el laboratorio de pruebas funcionales del hospital Germans Trias i Pujol, para la evaluación de la función pulmonar en pacientes con parálisis frénica unilateral (PFU) y la respuesta broncodilatadora (RBD) en pacientes con asma. Las señales de SR y flujo respiratorio se registraron en 10 pacientes con PFU, 50 pacientes con asma y 20 controles sanos. El análisis de las curvas intensidad-flujo resultó ser un método apropiado para detectar la PFU , pues encontramos diferencias significativas entre las curvas intensidad-flujo de las bases posteriores de los pulmones en todos los pacientes , mientras que en los controles sanos no encontramos diferencias significativas. Hasta donde sabemos, este es el primer estudio que utiliza el análisis cuantitativo de los SR para evaluar la PFU. En cuanto al asma, encontramos cambios relevantes en las curvas intensidad-flujo yen las características de los SAC tras la broncodilatación en pacientes con RBD negativa en la espirometría. Por lo tanto, sugerimos que el análisis combinado de las curvas intensidad-flujo y las características de los SAC, incluyendo número, duración, frecuencia media e intensidad, es una técnica prometedora para la evaluación de la RBD y la mejora en la estratificación de los distintos niveles de RBD, especialmente en pacientes con RBD negativa en la espirometría. El método innovador de análisis de SR que se propone en esta tesis proporciona una nueva herramienta con una alta sensibilidad para obtener información objetiva y complementaria sobre la función pulmonar de una forma sencilla y no invasiva. Junto con la espirometría, este método puede tener una aplicación clínica directa en la mejora de la evaluación de la función pulmonar en pacientes con enfermedades respiratoriasAward-winningPostprint (published version

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